轉處：http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39088003

NumPy提供了多種檔案操作函式方便我們存取陣列內容。

檔案存取的格式：二進位制和文字。二進位制格式的檔案又分為NumPy專用的格式化二進位制型別和無格式型別。

Numpy binary files (NPY, NPZ)

numpy.load和numpy.save函式（推薦在不需要檢視儲存資料的情況下使用）

以NumPy專用的二進位制型別儲存資料，這兩個函式會自動處理元素型別和shape等資訊，使用它們讀寫陣列就方便多了，但是numpy.save輸出的檔案很難和其它語言編寫的程式讀入：

>>> np.save("a.npy", a)
>>> c = np.load( "a.npy" )
>>> c
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

Note:

1. 檔案要儲存為.npy檔案型別，否則會出錯

2. 儲存為numpy專用二進位制格式後，就不能用notepad++開啟（亂碼）看了，這是相對tofile內建函式不好的一點

numpy.savez函式

如果你想將多個數組儲存到一個檔案中的話，可以使用numpy.savez函式。savez函式的第一個引數是檔名，其後的引數都是需要儲存的陣列，也可以使用關鍵字引數為陣列起一個名字，非關鍵字引數傳遞的陣列會自動起名為arr_0, arr_1, ...。savez函式輸出的是一個壓縮檔案(副檔名為npz)，其中每個檔案都是一個save函式儲存的npy檔案，檔名對應於陣列名。load函式自動識別npz檔案，並且返回一個類似於字典的物件，可以通過陣列名作為關鍵字獲取陣列的內容：

>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b = np.arange(0, 1.0, 0.1)
>>> c = np.sin(b)
>>> np.savez("result.npz", a, b, sin_array = c)
>>> r = np.load("result.npz")
>>> r["arr_0"] # 陣列a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> r["arr_1"] # 陣列b
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])
>>> r["sin_array"] # 陣列c
array([ 0.        ,  0.09983342,  0.19866933,  0.29552021,  0.38941834,
        0.47942554,  0.56464247,  0.64421769,  0.71735609,  0.78332691])

如果你用解壓軟體開啟result.npz檔案的話，會發現其中有三個檔案：arr_0.npy， arr_1.npy， sin_array.npy，其中分別儲存著陣列a, b, c的內容。