numpy文件存储

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NumPy提供了多种文件操作函数方便我们存取数组内容。

文件存取的格式：二进制和文本。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。

Numpy binary files (NPY, NPZ)

load(file[, mmap_mode, allow_pickle, …]) Load arrays or pickled objects from .npy, .npz or pickled files.
save(file, arr[, allow_pickle, fix_imports]) Save an array to a binary file in NumPy .npy format.
savez(file, args, *kwds) Save several arrays into a single file in uncompressed .npz format.
savez_compressed(file, args, *kwds) Save several arrays into a single file in compressed .npz format.

numpy.load和numpy.save函数（推荐在不需要查看保存数据的情况下使用）

以NumPy 专用的二进制
类型保存数据，这两个函数会自动处理元素类型和shape等信息，使用它们读写数组就方便多了，但是numpy.save输出的文件很难和其它语言编写的程序读入：

>>> np.save("a.npy", a)

>>> c = np.load( "a.npy" )

>>> c

array([[ 0,  1,  2,  3],

       [ 4,  5,  6,  7],

       [ 8,  9, 10, 11]])

Note:

1. 文件要保存为.npy文件类型，否则会出错

2. 保存为numpy专用二进制格式后，就不能用notepad++打开（乱码）看了，这是相对tofile内建函数不好的一点

numpy.savez函数

如果你想将多个数组保存到一个文件中的话，可以使用numpy.savez函数。savez函数的第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0,arr_1,…。savez函数输出的是一个压缩文件(扩展名为npz)，其中每个文件都是一个save函数保存的npy文件，文件名对应于数组名。load函数自动识别npz文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字获取数组的内容：

>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

>>> b = np.arange(0, 1.0, 0.1)

>>> c = np.sin(b)

>>> np.savez("result.npz", a, b, sin_array = c)

>>> r = np.load("result.npz")

>>> r["arr_0"] # 数组a

array([[1, 2, 3],

       [4, 5, 6]])

>>> r["arr_1"] # 数组b

array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

>>> r["sin_array"] # 数组c

array([ 0.  ,  0.09983342,  0.19866933,  0.29552021,  0.38941834,

        0.47942554,  0.56464247,  0.64421769,  0.71735609,  0.78332691])

如果你用解压软件打开result.npz文件的话，会发现其中有三个文件：arr_0.npy， arr_1.npy，sin_array.npy，其中分别保存着数组a, b, c的内容。