4、用于数组的文件输入输出

NumPy 能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。这一小节只讨论 NumPy 的内置二进制格式，因为更多的用户会使用 pandas 或其它工具加载文本或表格数据（见第 6 章）。

np.save和np.load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的文件中的：

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In [213]: arr = np.arange(10)

In [214]: np.save('some_array', arr)

如果文件路径末尾没有扩展名.npy，则该扩展名会被自动加上。然后就可以通过np.load读取磁盘上的数组：

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In [215]: np.load('some_array.npy')
Out[215]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

通过np.savez可以将多个数组保存到一个未压缩文件中，将数组以关键字参数的形式传入即可：

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In [216]: np.savez('array_archive.npz', a=arr, b=arr)

加载.npz文件时，你会得到一个类似字典的对象，该对象会对各个数组进行延迟加载：

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In [217]: arch = np.load('array_archive.npz')

In [218]: arch['b']
Out[218]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

如果要将数据压缩，可以使用numpy.savez_compressed：

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In [219]: np.savez_compressed('arrays_compressed.npz', a=arr, b=arr)