numpy.lib.format模块：如何使用numpy保存和加载数据

numpy是一个Python数值计算库，提供了很多功能强大的数据处理工具。numpy中的保存和加载数据主要使用numpy.lib.format模块来完成。

numpy.lib.format模块提供了一些函数，用于将numpy数组保存到磁盘，并从磁盘加载数据到numpy数组中。

1. 保存数据

numpy.lib.format模块提供了两个函数来保存数据：

- numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)：将数组保存到以“.npy”为扩展名的文件中。参数allow_pickle和fix_imports分别用于控制是否允许保存对象数组以及是否修正存储对象产生的Python2/3差异。

- numpy.savez(file, *args, **kwds)：将多个数组保存到以“.npz”为扩展名的文件中。该函数可以接受任意数量的数组作为参数。

以下是使用numpy.lib.format模块保存数据的示例代码：

   import numpy as np

   # 创建一个数组
   arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

   # 将数组保存到文件
   np.save('data.npy', arr)
   

上述代码将创建一个包含arr数组的文件"data.npy"。

2. 加载数据

numpy.lib.format模块提供了以下两个函数来加载数据：

- numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')：从使用.npy格式保存的文件中加载数组。mmap_mode参数用于打开内存映射文件，allow_pickle和fix_imports参数的含义与保存函数相同。

- numpy.loadtext(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes')：从文本文件中加载数组。参数dtype用于指定所期望的数据类型，delimiter用于分隔符，skiprows表示要跳过的行数，encoding用于指定文件的编码方式。

以下是使用numpy.lib.format模块加载数据的示例代码：

   import numpy as np

   # 从文件中加载数组
   arr = np.load('data.npy')
   print(arr)
   

上述代码会输出加载的数组。

总结：

numpy.lib.format模块提供了很方便的函数来保存和加载数据。使用这些函数可以轻松地将numpy数组存储到磁盘中，并在需要时从磁盘加载数据到numpy数组中。这对于处理大量数据和长时间的计算很有用。