numpy.lib.format模块中的二进制数据保存和加载方法。

numpy.lib.format模块提供了一些方法来保存和加载二进制数据。这些方法允许将多维数组和其他类型的对象以二进制格式保存到文件中，然后再从文件中加载它们。

下面是numpy.lib.format模块中用于保存和加载二进制数据的两个主要方法：

1. numpy.lib.format.open_memmap(): 这个方法可以为一个数组创建一个硬盘存储的memmap对象，以便在磁盘上保存和加载数据。它的语法如下：

   numpy.lib.format.open_memmap(filename, dtype=<class 'numpy.float64'>, mode='r+', offset=0, shape=None, order=None)
   

这个方法的参数说明如下：

- filename: 保存数据的文件名。

- dtype: 数据类型，默认为numpy.float64。

- mode: 打开文件的模式，默认为'r+'。

- offset: 文件中的偏移量，默认为0。

- shape: 数组的形状，默认为None。

- order: 数组在文件中的存储顺序，默认为None。

下面是一个保存和加载memmap对象的例子：

   import numpy as np

   data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   filename = 'data.npy'
   
   # 保存数组
   np.lib.format.open_memmap(filename, mode='w', shape=data.shape)[...] = data
   
   # 加载数组
   loaded_data = np.load(filename, mmap_mode='r')
   print(loaded_data)
   

输出结果为：

   [[1 2 3]
    [4 5 6]]
   

2. numpy.lib.format.open_file(): 这个方法可以打开一个PyTables文件对象，用于保存和加载数据。它的语法如下：

   numpy.lib.format.open_file(filename, mode='r', title='', root_uep='/', filters=None, **kwargs)
   

这个方法的参数说明如下：

- filename: 保存数据的文件名。

- mode: 打开文件的模式，默认为'r'。

- title: 文件的标题，默认为空。

- root_uep: 文件的根目录，默认为'/'。

- filters: 数据压缩过滤器，默认为None。

- kwargs: 其他参数，用于保存文件的详细设置。

下面是一个保存和加载PyTables文件对象的例子：

   import numpy as np
   import tables

   data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   filename = 'data.h5'
   
   # 保存数组
   with tables.open_file(filename, mode='w') as file:
       file.create_array(file.root, 'data', data)
   
   # 加载数组
   with tables.open_file(filename, mode='r') as file:
       loaded_data = file.root.data[:]
       print(loaded_data)
   

输出结果为：

   [[1 2 3]
    [4 5 6]]
   

这两个方法提供了保存和加载二进制数据的能力，可以方便地将多维数组和其他类型的对象保存到文件中，并且能够有效地从文件中加载它们。