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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.

The format of these binary file types is documented inhttp://docs.scipy.org/doc/numpy/neps/npy-format.html

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。