Python将Numpy数组保存为TXT文件的完整指南

星野

发布时间：2026-10-14| 4人浏览过

原创

本文详细介绍如何使用Python将Numpy格式（.npy）文件转换为文本格式（.txt）。内容涵盖单个文件转换、批量处理文件夹内多个文件的方法，以及解决PyCharm控制台输出截断问题的配置技巧。通过具体代码示例，展示如何调整打印选项、重塑数组形状并保存数据，适用于神经网络权重查看及数据预处理场景。

单个Npy文件转换为Txt及控制台输出

以下代码演示如何读取.npy格式的数据并将其输出至控制台。首先导入numpy库，并通过sys模块设置打印选项以显示全部数据，避免输出被省略号截断。接着加载指定路径下的boxes.npy文件，打印其内容，最后使用savetxt函数将其保存为同目录下的boxes.txt文件，格式为字符串。


import numpy as np
 
##设置全部数据，不输出省略号 
import sys
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
 
boxes=np.load('./input_output/boxes.npy')
print(boxes)
np.savetxt('./input_output/boxes.txt',boxes,fmt='%s',newline='\n')
print('---------------------boxes--------------------------')

接下来展示如何将单个.npy格式文件转换为.txt格式，并将结果保存至当前目录下与源文件同名的txt文件中。

如果需要处理整个文件夹下的多个npy文件，可以使用以下代码实现批量转换。

批量处理文件夹内多个Npy文件


import os
import numpy as np
path='./input_output' #一个文件夹下多个npy文件，
txtpath='./input_output'
namelist=[x for x in os.listdir(path)]
for i in range( len(namelist) ):
 datapath=os.path.join(path,namelist[i]) #specific address
 print(namelist[i])
 data = np.load(datapath).reshape([-1, 2]) # (39, 2)
 np.savetxt('%s/%s.txt'%(txtpath,namelist[i]),data)
print ('over')
import os
import numpy as np
path='./input_output' #一个文件夹下多个npy文件
txtpath='./input_output'
namelist=[x for x in os.listdir(path)]
for i in range( len(namelist) ):
 datapath=os.path.join(path,namelist[i]) #specific address
 print(namelist[i])
 #data = np.load(datapath).reshape([-1, 2]) # (39, 2)
 input_data = np.load(datapath) # (39, 2)
 data = input_data.reshape(1, -1)
 np.savetxt('%s/%s.txt'%(txtpath,namelist[i]),data)
print ('over')

上述代码同样适用于读取单个npy文件，并将其读取后存储为txt格式的情况。

单个Npy文件读取与Txt存储示例


import numpy as np
input_data = np.load(r"C:\test.npy")
print(input_data.shape)
data = input_data.reshape(1,-1)
print(data.shape)
print(data)
np.savetxt(r"C:\test.txt",data,delimiter=',')

PyCharm控制台Buffer大小配置

在使用PyCharm作为Python编辑器时，可能需要调整控制台的buffer大小。

PyCharm默认的控制台buffer大小为1024KB。如果输出的数据量过大，超出此限制会导致数据无法完整显示。此时需要修改buffer大小以允许全部数据输出。

具体的修改方法如下。

找到PyCharm安装目录下的bin文件夹，定位到idea.properties配置文件。在该文件中找到idea.cycle.buffer.size参数，其默认值为1024。

#--------------------------------------------------------------------- # This option controls console cyclic buffer: keeps the console output size not higher than the specified buffer size (Kb). # Older lines are deleted. In order to disable cycle buffer use idea.cycle.buffer.size=disabled #--------------------------------------------------------------------- idea.cycle.buffer.size=102400

Npy文件读取与权重查看方法

补充知识：关于读取.npy格式文件。

.npy文件通常用于保存神经网络训练后的权重数据。

问题描述：在Ubuntu环境下，若直接使用gedit打开.npy文件，由于二进制格式原因，无法直接查看其内容。

解决方法：编写Python代码读取.npy文件，将解码后的内容输出到控制台，以便查看数据。


import numpy as np
context = np.load('E:/KittiSeg_pretrained0/vgg16.npy',encoding="latin1")
print(context)

请注意，代码中的文件路径需根据实际存放位置进行修改。

运行上述代码后，控制台将输出读取到的数据结果。


{'conv1_2': [array([[[[ 1.66219279e-01, 1.42701820e-01, -4.02113283e-03, ...,
      6.18828237e-02, -1.74057148e-02, -3.00644431e-02],
     [ 9.46945231e-03, 3.87477316e-03, 5.08365929e-02, ...,
     -2.77981739e-02, 1.71373668e-03, 6.82722731e-03],
     [ 6.32681847e-02, 2.12877709e-02, -1.63465310e-02, ...,
      8.80054955e-04, 6.68104272e-03, -1.41139806e-03],
     ...,
     [ 3.47490981e-03, 8.47019628e-02, -4.07223180e-02, ...,
     -1.13523193e-02, -7.48998486e-03, 3.19077494e-03],
     [ 5.97234145e-02, 4.97663505e-02, -3.23118735e-03, ...,
      1.43114366e-02, 3.03175431e-02, -4.23925705e-02],
     [ 1.33459672e-01, 4.95484173e-02, -1.78808011e-02, ...,
      2.25385167e-02, 3.02020740e-02, -2.17075031e-02]],

    [[ 2.12007999e-01, 2.10127644e-02, -1.47626130e-02, ...,
      2.29580477e-02, 1.23102348e-02, -3.08422819e-02],
     [-2.62175221e-03, 7.42094172e-03, 6.74030930e-02, ...,
     -3.06594316e-02, 1.80578313e-03, 4.27369215e-03],
     [ 2.27197763e-02, -1.07841045e-02, -1.31095545e-02, ...,
     -1.15751950e-02, 4.18359675e-02, -1.92268589e-03],
     ...,
     [-2.70304317e-03, 7.41161704e-02, -3.32262330e-02, ...,
     -1.10277236e-02, 1.39831286e-02, 5.34419343e-03],
     [-3.20506282e-02, -2.40584910e-02, -4.52397857e-03, ...,
     -6.04042644e-03, 2.01962605e-01, -5.04491515e-02],
     [ 1.68114193e-02, -2.33167298e-02, -1.40886130e-02, ...,
     -7.79278344e-03, 1.28428593e-01, -2.58184522e-02]],

  [[-5.91698708e-03, -2.26223674e-02, 4.88128467e-03, ...,
    4.13784146e-04, -4.84175496e-02, 1.63675251e-03],
   [-3.93767562e-03, 9.07397643e-03, 5.36517277e-02, ...,
   -2.56106984e-02, -4.17886395e-03, 2.47476017e-03],
   [-3.07008922e-02, -1.09781921e-02, -3.69096454e-03, ...,
   -1.19221993e-02, -1.39777903e-02, 8.52933805e-03],
   ...,
   ..........................................

以上即为Python实现npy格式文件转换为txt文件的完整操作指南，希望能对读者有所帮助。