NumPy中的数据存储格式：探索numpy.lib.format模块

NumPy是一个开源的Python库，用于科学计算。它包含一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy的底层实现使用C语言，速度非常快。

在NumPy中，数据存储格式是指在文件中保存和加载NumPy数组的方式。NumPy的数据存储格式通常使用扩展名为.npy的二进制文件。

NumPy提供了一个名为numpy.lib.format的模块，该模块实现了NumPy的二进制文件格式。下面将探索numpy.lib.format模块的使用，并提供一些例子来说明它的功能。

首先，我们需要导入numpy和numpy.lib.format模块：

import numpy as np
from numpy.lib import format

接下来，我们可以使用numpy.lib.format模块中的两个主要函数来保存和加载NumPy数组。

1. numpy.lib.format.open_memmap(filename, mode='r+', dtype=None, shape=None, fortran_order=False, version=None)

这个函数可以在内存映射文件中创建一个新的NumPy数组，并返回一个数组对象。参数说明如下：

- filename：要创建的内存映射文件的名称。

- mode：文件的打开模式，默认为'r+'，即读写模式。

- dtype：数组中元素的数据类型，默认为None。

- shape：数组的形状，默认为None。

- fortran_order：数组的存储顺序，默认为False，即C顺序。

- version：保存数组的版本，默认为None，表示最新版本。

以下是一个使用open_memmap函数创建内存映射文件并保存NumPy数组的例子：

   data = np.random.rand(100, 100)
   memmap = format.open_memmap('data.npy', mode='w+', dtype='float64', shape=(100, 100))
   memmap[:] = data
   memmap.flush()
   

上面的代码首先生成一个100×100的随机数组data，然后使用open_memmap函数创建一个名为data.npy的内存映射文件，数据类型为float64，形状为(100, 100)。最后，将随机数组data赋值给内存映射文件memmap，并将其保存到磁盘。

2. numpy.lib.format.open_file(filename, mode='r+')

这个函数可以打开一个现有的NumPy数组文件，并返回一个文件对象。参数说明如下：

- filename：要打开的文件的名称。

- mode：文件的打开模式，默认为'r+'，即读写模式。

以下是一个使用open_file函数加载NumPy数组文件的例子：

   file = format.open_file('data.npy', mode='r+')
   array = file['arr_0']
   print(array)
   

上面的代码打开名为data.npy的NumPy数组文件，并将其赋值给文件对象file。然后，使用文件对象的索引操作符[]获取数组对象arr_0，并将其打印出来。

以上是使用numpy.lib.format模块保存和加载NumPy数组的基本方法。该模块还提供了其他一些功能，例如：读取数组的元数据、设置版本号等，可以进一步探索。