一、基础知识
numpy是一个广泛使用的Python库，用于提供高性能计算和数据分析。而数据存储则是数据处理时的关键部分之一，它涉及到将数据从一种格式转换成另一种格式，以便在处理和分析中使用。在numpy中，np.savez()函数就是一个非常有用的功能，可以有效地用于存储和加载多个numpy数组。该函数将numpy的多个数组保存在单个压缩文件中，并可以在后续工作中轻松地加载和分析这些数组。例如：
import numpy as np
# 创建numpy数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
# 将数组保存到“savez.npz”文件中
np.savez('savez.npz', a=a, b=b, c=c)
# 从“savez.npz”文件中加载数组
data = np.load('savez.npz')
print(data['a'])
print(data['b'])
print(data['c'])这里，我们首先创建了3个numpy数组（a，b和c），然后使用np.savez()函数将它们保存在“savez.npz”文件中，参数a、b和c指定将要保存的数组。稍后，我们使用np.load()函数从文件中加载数组，并将它们存储在一个名为“data”的变量中。最后，我们对每个数组使用print()函数进行打印，以此来查看它们的值。
二、高级应用
np.savez()是一个非常灵活的函数，其可以处理各种不同类型和形状的数组。下面，我们将介绍一些np.savez()函数的高级应用和技巧。
1.将多个数组保存在一个文件中
有时，您需要保存多个不同类型和形状的numpy数组，以便在以后的工作中进行使用。np.savez()函数可以帮助您实现这一点，具体方法是通过在函数中指定多个参数名，在保存数据时将它们一起保存到同一文件中。例如：
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([5, 6, 7])
arr3 = np.array(['one', 'two', 'three'])
np.savez('multi_array.npz', a=arr1, b=arr2, c=arr3)
load_array = np.load('multi_array.npz')
print(load_array['a'])
print(load_array['b'])
print(load_array['c'])在这个示例中，我们创建了一个包含3个不同类型和形状的numpy数组的文件。当我们加载该文件时，在打印每个变量a、b和c时，我们可以看到已成功保存各个数组。
2.压缩存储
np.savez()函数默认使用未压缩的存储格式，但在某些情况下，您可能需要使用更高效的压缩格式。使用numpy.savez_compressed()函数即可实现这一点，例如：
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([5, 6, 7])
arr3 = np.array(['one', 'two', 'three'])
np.savez_compressed('multi_array.npz', a=arr1, b=arr2, c=arr3)
load_array = np.load('multi_array.npz')
print(load_array['a'])
print(load_array['b'])
print(load_array['c'])通过使用np.savez_compressed()函数，我们可以在将numpy数组保存到文件中时使用压缩格式。这使得文件大小更小，而且加载速度更快。
3. 附加数据
在某些情况下，您可能需要将一个或多个numpy数组附加到已有的npz文件中。在这种情况下，np.savez()函数会很有用，您可以先加载文件，然后使用update()将新的数组添加到文件中。例如：
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.savez('multi_array.npz', a=arr1)
arr2 = np.array([5, 6, 7])
update_array = np.load('multi_array.npz')
update_array.update({'b':arr2})
np.savez('multi_array.npz', **update_array)
load_array = np.load('multi_array.npz')
print(load_array['a'])
print(load_array['b'])在这个示例中，我们首先使用np.savez()函数将一个numpy数组保存到“multi_array.npz”中。接着，我们创建另一个数组，并在使用np.load()函数加载原始NPZ文件之后调用.update()方法将其附加到该文件中。最后，我们再一次使用np.savez()函数将新文件保存到磁盘上。在打印每个变量时，我们可以看到已成功保存各个数组，而且新的数组也被添加到了文件中。
4. 子文件夹封装
在numpy中，您可以将多个数组存储为单个文件，但如果数组数量很多，有时将它们封装到子文件夹中会更好。您可以通过使用os.mkdir()和os.path.join()函数实现这一目标，例如：
import numpy as np
import os
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])
if not os.path.exists('data'):
os.makedirs('data')
np.savez(os.path.join('data', 'multi_array.npz'), a=arr1, b=arr2, c=arr3)
load_array = np.load(os.path.join('data', 'multi_array.npz'))
print(load_array['a'])
print(load_array['b'])
print(load_array['c'])在这个示例中，我们使用os模块向npz文件添加子文件夹。在if语句中，我们使用os.makedirs()方法来检查"data"文件夹是否存在。然后，我们使用np.savez()函数将numpy数组保存到名为“multi_array.npz”的（隐式）文件中。加载文件后，我们可以发现已成功保存所有数组。
三、结论
在本文中，我们介绍了NumPy的核心库功能之一即np.savez()，以及一些高级应用和技巧。我们发现，np.savez()是一个非常有用的函数，具有广泛的使用范围，并可以轻松地用于存储和加载numpy数组。np.savez()函数使得数据的存储和处理更加高效，这对数据科学和机器学习的发展有着至关重要的作用。
