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註： 1次元・2次元の場合のみ
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テキスト形式で無くても良いなら[np.save](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.save.html)が手軽でしょう。
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テキスト形式で無くても良いなら[np.save](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.save.html)が手軽でしょう。
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```Python
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np.save(f'{file_name}.npy', ndarray)
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```
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読み込むときも[np.load](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.load.html#numpy.load)が使えます。
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計測
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3回ファイル書き出しを行って平均を取ります。
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**環境**
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```cmd
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C:...>ver
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Microsoft Windows [Version 10.0.18363.1139]
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C:...>python --version
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Python 3.7.7
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```
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**コード**
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```Python
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import csv
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import timeit
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import numpy as np
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def func1(file_name, ndarray):
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"""aiai8976さんの方法"""
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with open(file_name, 'w') as f:
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writer = csv.writer(f)
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for value in ndarray:
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writer.writerow(value)
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def func2(file_name, ndarray):
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"""Moineau26518805さんの方法"""
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ndarray = "\n".join([",".join([str(n) for n in narray]) for narray in ndarray])
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with open(file_name, 'w') as f:
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f.write(ndarray)
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def func3(file_name, ndarray):
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"""toast-uzさんの方法"""
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sample = np.apply_along_axis(lambda x: f"[{' '.join(x)}]", 2, ndarray.astype(str))
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np.savetxt(file_name, sample, delimiter=',', fmt='%s')
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def func4(file_name, ndarray):
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"""LouiS0616の方法"""
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np.save(f'{file_name}.npy', ndarray)
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if __name__ == '__main__':
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ndarray = np.random.randint(0, 256, size=(720, 1080, 3))
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repeat = 3
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for i, func in enumerate([func1, func2, func3, func4]):
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print(func.__doc__)
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print(
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'\t' +
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'{}回繰り返した結果: {:.3f}秒かかりました。'.format(
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repeat,
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timeit.timeit(lambda: func(f'sample{i}.csv', ndarray), number=repeat)
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)
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)
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```
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**結果**
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||必要秒数(3回)|
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|:--|--:|
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|aiai8976さんの方法|107.394秒|
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|Moineau26518805さんの方法|111.174秒|
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|toast-uzさんの方法|24.352秒|
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|私の方法(np.save)|0.027秒|
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私の方法が高速なのはバイナリファイルを書き出しているからです。
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バイナリ形式にも欠点はありますが、
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**今回は出力が3次元なのでそもそもCSVの強みを活かせない**と考えます。
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[np.savetxt](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.savetxt.html)は試してみましたか。delimiterを任意に指定できます。
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[np.savetxt](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.savetxt.html)は試してみましたか。delimiterを任意に指定できます。
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註： 1次元・2次元の場合のみ
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テキスト形式で無くても良いなら[np.save](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.save.html)が手軽でしょう。
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