numpy.lib.format模块中的压缩和解压缩数组数据的技巧。

在numpy的lib.format模块中，提供了压缩和解压缩数组数据的技巧，可以有效地减小数组数据的存储空间，同时保持数据的原始结构和格式。这些技巧对于处理大型数组数据非常有用，可以显著减少磁盘空间的占用和数据传输的时间。

压缩数组数据的技巧通过使用numpy的savez_compressed()函数来实现。该函数可以将一个或多个数组以压缩的形式保存到一个.npz文件中，其中包含压缩后的数据和数组名称。示例代码如下：

import numpy as np

# 创建数组
a = np.arange(1000)
b = np.random.random((100, 100))

# 压缩并保存数组至.npz文件
np.savez_compressed('compressed_data.npz', a=a, b=b)

上述代码中，我们创建了一个一维数组a和一个二维数组b，并使用savez_compressed()函数将其压缩和保存到名为'compressed_data.npz'的文件中。在保存时，我们还可以为各个数组指定名称，方便后续读取和使用。

通过使用savez_compressed()函数，可以有效地减少数据的存储空间。对于非常大的数组，压缩后的文件大小通常只有原始数据大小的几分之一。

解压缩保存的数组数据可以使用numpy的load()函数和字典的方式进行。示例代码如下：

import numpy as np

# 加载压缩数据
data = np.load('compressed_data.npz')

# 通过数组名称访问解压缩后的数据
a = data['a']
b = data['b']

# 打印数组
print(a)
print(b)

上述代码中，我们使用numpy的load()函数加载之前保存的压缩数据'compressed_data.npz'。然后，我们可以通过数组名称从加载的数据中获取解压缩后的数组数据，并将其赋值给变量a和b。最后，我们打印出这两个数组的内容。

通过使用load()函数和字典的方式，我们可以方便地获取和使用解压缩后的数组数据。这使得处理大型数组数据变得更加简单和高效。

总结起来，numpy的lib.format模块提供了压缩和解压缩数组数据的技巧，通过使用savez_compressed()函数进行压缩保存，并使用load()函数和字典方式进行解压缩读取。这些技巧可以显著减小数组数据的存储空间并提高数据处理的效率。