使用numpy.lib.format模块在Python中读取和写入压缩的数组数据。

numpy.lib.format模块是numpy库中的一个模块，它提供了一些函数，可以用于读取和写入压缩的数组数据。

使用numpy.lib.format模块读取和写入压缩的数组数据的一般步骤如下：

1. 导入numpy和numpy.lib.format模块。

import numpy as np
import numpy.lib.format as fmt

2. 使用numpy的save 函数将数组数据保存为压缩文件。

data = np.random.rand(100, 100)  # 创建一个随机数组
np.savez_compressed('compressed_data.npz', data=data)  # 将数据保存为压缩文件

此处使用了save 函数，并传递了参数compress=True，这表示数据将以压缩的形式保存。还可以使用np.savez_compressed函数直接将多个数组保存在一个压缩文件中。

3. 使用numpy的load 函数读取压缩文件中的数组数据。

loaded_data = np.load('compressed_data.npz')  # 从压缩文件中加载数据
data = loaded_data['data']  # 获取对应的数组数据

此处使用了load函数将压缩文件加载到一个numpy对象中，可以通过键名来访问对应的数组数据。

完整的示例代码如下：

import numpy as np
import numpy.lib.format as fmt

# 保存数组数据为压缩文件
data = np.random.rand(100, 100)
np.savez_compressed('compressed_data.npz', data=data)

# 从压缩文件中加载数组数据
loaded_data = np.load('compressed_data.npz')
data = loaded_data['data']
print(data)

在这个示例中，我们首先使用np.random.rand()函数创建了一个100x100的随机数组，然后使用np.savez_compressed()函数将数据以压缩的方式保存到名为compressed_data.npz的文件中。接着使用np.load()函数加载文件，并通过键名"data"访问了加载的数组数据。最后打印了加载的数据。

上述就是使用numpy.lib.format模块在Python中读取和写入压缩的数组数据的示例。