Numpy提供了以.npy为后缀的文件存储方案，与这种文件格式密切相关的读、写函数分别是np.load和np.save。通过savez可以一次性存储多个数组，并可通过load以键值对的形式读取出来；如果觉得文件太大，可以通过savez_compressed进行压缩。

save

save函数的定义为

numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)

其中file为文件路径，若不以.npy为结尾，则自动添加.npy后缀；arr为待存储数据。allow_pickle为True时，允许通过Python自带的pickle来存储对象；fix_import为True时，pickle将为旧的Python2数据尽量匹配成Python3的。

import numpy as np
x = np.arange(10000)
np.save("test", x)
# x被存储为`test.npy`

load

用于读取numpy文件的load函数定义如下

numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=False, fix_imports=True, encoding='ASCII', *, max_header_size=10000)

其中file是文件名，encoding为编码方式，这没什么好说的；allow_pickle, fix_imports和save中相同。max_header_size为头文件尺寸，表示读取时跳过的内容。

map_mode为内存映射模式，可选r+, r, w+, c。

通过load，可以将刚刚存储的test.npy读取出来

y = np.load("test.npy")
(x==y).all()
# 返回True，说明x和y全等

savez

save只能存储一个数组对象，多了会忽略；savez则解决了这个问题

np.save("xy", x,y,y)
test = np.load('xy.npy')
print(test) #[   0    1    2 ... 9997 9998 9999]
print(len(test))    # 10000

np.savez("xy", x, y)
test = np.load('xy.npz')
print(test.files)
# ['arr_0', 'arr_1']
print(test['arr_0'])
# [   0    1    2 ... 9997 9998 9999]

即savez将多个数组存入到了文件中。

savez在存储文件时，字典的键值是可以更改的

np.savez("xy", x=x, Y=y)
test = np.load('xy.npz')
print(test.files)
# ['x', 'Y']

savez的运行逻辑，是先将每一个数组存为npy之后，再将这些npy压缩为zip文件，最后在zip文件外面套一层npz的壳。所以通过savez存储的文件，在被load之后，得到的是一个NpzFile对象，其中包含了zip属性，在这个属性中，可以看到arr_0.npy和arr_1.npy的信息。

>>> print(test.zip.NameToInfo)
{'arr_0.npy': <ZipInfo filename='arr_0.npy' filemode='?rw-------' file_size=40128>, 'arr_1.npy': <ZipInfo filename='arr_1.npy' filemode='?rw-------' file_size=40128>}

savez_compressed

savez_compressed和savez的唯一区别就是，前者有压缩。

刚刚通过savez存储的文件有79kb，但x和y其实是相同的内容，这样存储十分奢侈，

np.savez_compressed('xyc', x, y)

最后得到的xyc只有28kb，可以说是很划算了。