在本文中，我们将深入探讨NumPy库如何实现数组数据的磁盘存储和读取，涉及到了文件格式.npy和.npz，以及两个关键函数np.save和np.load。
NumPy是Python中用于科学计算的核心库，它提供了一个强大的N维数组对象Array，并包含了一系列处理这些数组的函数。在进行数据分析、数学建模或机器学习等任务时，我们经常需要将计算结果保存到磁盘上，以便后续使用或备份。这时，NumPy提供了两种主要的数组存储格式：.npy和.npz。
.npy文件是NumPy专用的二进制文件格式，用于存储一个数组。使用np.save函数可以将数组以.npy格式保存到磁盘。保存时，如果不特别指定文件名，np.save会自动加上.npy扩展名。例如：
```python
import numpy as np
a = np.arange(5)
np.save('test.npy', a)
```
上述代码会创建一个名为test.npy的文件，其中包含一个从0到4的数组。由于.npy文件是二进制格式，因此不建议使用文本编辑器如Notepad++直接打开查看，会看到乱码。这种格式适合于程序需要频繁读写数据时使用，因为读写速度快，且不需要额外的压缩或解压缩时间。
若要读取.npy文件，可以使用np.load函数。例如：
```python
import numpy as np
a = np.load('test.npy')
print(a)
```
将输出保存在test.npy文件中的数组。
当需要同时存储多个数组时，可以使用np.savez函数。这个函数将多个数组保存到一个压缩的npz文件中，扩展名为.npz。与np.save类似，np.savez函数的第一个参数是文件名，其后的参数是需要保存的数组。如果想要为数组指定名称，可以使用关键字参数。未命名的数组则会自动按照arr_0, arr_1等顺序命名。例如：
```python
import numpy as np
a = np.arange(3)
b = np.arange(4)
c = np.arange(5)
np.savez('array_save.npz', a, b, c_array=c)
```
上述代码会创建一个名为array_save.npz的压缩文件，其中包含三个数组：arr_0、arr_1和c_array。
读取npz文件时，np.load函数会返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字来获取数组内容。例如：
```python
import numpy as np
A = np.load('array_save.npz')
print(A['arr_0'])
print(A['arr_1'])
print(A['c_array'])
```
输出会是相应的数组。
.npy和.npz是NumPy数据存储的两种不同格式，分别用于保存单个和多个数组。np.save和np.load是处理这两种格式文件的关键函数。.npy格式适合于存储单个数组，因为它以二进制方式保存，读写速度快。而.npz格式则适合于存储多个数组，因为它采用了压缩格式，节省了磁盘空间。使用这些功能，可以高效地对数据进行持久化存储，以便程序重启后还能继续使用之前的数据。
