Самый надежный способ, который я нашел для этого, - использовать np.savetxt
с np.loadtxt
, а не np.fromfile
, который лучше подходит для двоичных файлов, написанных с помощью tofile
. Методы np.fromfile
и np.tofile
записывают и читают двоичные файлы, тогда как np.savetxt
записывает текстовый файл. Итак, например:
In [1]: a = np.array([1, 2, 3, 4])
In [2]: np.savetxt('test1.txt', a, fmt='%d')
In [3]: b = np.loadtxt('test1.txt', dtype=int)
In [4]: a == b
Out[4]: array([ True, True, True, True], dtype=bool)
Или:
In [5]: a.tofile('test2.dat')
In [6]: c = np.fromfile('test2.dat', dtype=int)
In [7]: c == a
Out[7]: array([ True, True, True, True], dtype=bool)
Я использую прежний метод, даже если он медленнее и создает большие файлы (иногда): двоичный формат может быть
Для массивов NumPy существует независимый от платформы формат, который можно сохранить и прочитать с помощью np.save
и np.load
:
In [8]: np.save('test3.npy', a) # .npy extension is added if not given
In [9]: d = np.load('test3.npy')
In [10]: a == d
Out[10]: array([ True, True, True, True], dtype=bool)
Вам нужно взять возвращаемое значение для console.log
.
Внутри функции, любой оператор после return
оператора никогда не выполняется.
function FirstReverse(str) {
var str1 = "";
for (var i = str.length - 1; i >= 0; i--) {
str1 = str1 + str.charAt(i);
}
return str1;
}
console.log(FirstReverse('Hello'));