Python Numpy保存文件比原始文件大

我正在提取一个大的CSV文件（200Mb），该文件是使用R和Python生成的（我就是使用Python的那个）

我对文件做了一些修改（规范化、缩放、删除垃圾列等），然后使用numpy的savetxt（数据分隔符为“”）再次保存它，以保留csv属性

事实是，新文件的大小几乎是原始文件的两倍（大约400Mb）。原始数据和新数据都只是浮点数组

如果有帮助的话，看起来新文件的值非常小，需要指数值，而原始文件没有指数值

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你知道为什么会发生这种情况吗？

你有没有研究过浮动在前后文本中的表示方式？您可能会有一行“1,2,3.”变成“1.000000e+0,2.000000e+0,3.000000e+0”或类似的内容，这两行都是有效的，并且都表示相同的数字

但是，更可能的情况是，如果原始文件中包含的浮点值具有相对较少的有效数字（例如“1.1、2.2、3.3”），则在执行规范化和缩放后，您会“创建”更多数字，这些数字是表示数学结果所需的，但与精度的实际提高不符（例如，在最后一个示例中，将值之和标准化为1.0会得到“0.1666666,0.3333333,0.5”）

我想简单的答案是，没有保证（也没有要求）以文本形式表示的浮点数会占用任何特定的存储空间，或者小于每个浮点数可能占用的最大空间；即使数据保持不变，它也会有很大的变化，如果数据发生变化，它肯定会发生变化