Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。
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）将数组以二进制格式保存到磁盘np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。
例子：
import numpy as np
a=np.arange(5)
np.save('test.npy',a)
这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件
将test.npy文件中的文件读出来import numpy as np
a=np.load('test.npy')
print(a)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：
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：
import numpy as np
a=np.arange(3)
b=np.arange(4)
c=np.arange(5)
np.savez('array_save.npz',a,b,c_array=c)
这样程序所在文件夹就生成了一个array_save.npz文件把npz文件中的数据读出来
import numpy as np
A=np.load('array_save.npz')
print(A['arr_0'])
print(A['arr_1'])
print(A['c_array'])>>> 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])
