NumPy提供了多种文件操作函数方便我们存取数组内容。文件存取的格式分为两类：二进制和文本。

而二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。

1、二进制格式——无格式类型（fromfile()、tofile()）

使用数组的方法函数tofile可以方便地将数组中数据以二进制的格式写进文件。tofile输出的数据没有格式，因此用numpy.fromfile读回来的时候需要自己格式化数据：

示例1：

import numpy as np

a = np.arange(12)
print a
a.shape = (3, 4)
a.tofile('a.bin')
# b = np.fromfile('a.bin', dtype='float')  错误，写入与读出元素类型不符
print a.dtype
b = np.fromfile('a.bin', dtype=a.dtype)
print b
b.shape = (3, 4)
print b

输出：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
int32
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

从上面的例子可以看出，需要在读入的时候设置正确的dtype和shape才能保证数据一致。并且tofile函数不管数组的排列顺序是C语言格式的还是Fortran语言格式的，统一使用C语言格式输出。



此外如果fromfile和tofile函数调用时指定了sep关键字参数的话，数组将以文本格式输入输出。



2、二进制格式——专用的二进制格式（load、save、savez）

numpy.load和numpy.save函数以NumPy专用的二进制类型保存数据，这两个函数会自动处理元素类型和shape等信息，使用它们读写数组就方便多了，但是numpy.save输出的文件很难和其它语言编写的程序读入：

示例2：

a = np.arange(12)
print a
a.shape = (3, 4)
print a
np.save('a.npy', a)
b = np.load('a.npy')
print b

输出：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]



如果你想将多个数组保存到一个文件中的话，可以使用numpy.savez函数。savez函数的第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起一个名字，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0, arr_1, ...。savez函数输出的是一个压缩文件(扩展名为npz)，其中每个文件都是一个save函数保存的npy文件，文件名对应于数组名。load函数自动识别npz文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为关键字获取数组的内容：

示例4：

a = np.arange(12)
b = np.array([2, 1, 3, 4])
c = np.sin(a)
print a
print b
print c
np.savez('result.npz', a, b, sin_array=c)
r = np.load('result.npz')
print r['arr_0']
print r['arr_1']
print r['sin_array']

输出：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[2 1 3 4]
[ 0.          0.84147098  0.90929743  0.14112001 -0.7568025  -0.95892427
 -0.2794155   0.6569866   0.98935825  0.41211849 -0.54402111 -0.99999021]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[2 1 3 4]
[ 0.          0.84147098  0.90929743  0.14112001 -0.7568025  -0.95892427
 -0.2794155   0.6569866   0.98935825  0.41211849 -0.54402111 -0.99999021]


如果你用解压软件打开result.npz文件的话，会发现其中有三个文件：arr_0.npy， arr_1.npy， sin_array.npy，其中分别保存着数组a, b, c的内容。如果你用解压软件打开result.npz文件的话，会发现其中有三个文件：arr_0.npy， arr_1.npy， sin_array.npy，其中分别保存着数组a, b, c的内容。



3、文本格式——（savetxt()、loadtxt()）

示例4：

a = np.arange(0, 12, 0.5).reshape(4, -1)
print a
np.savetxt('a.txt', a) # 默认以%18e格式保存， 默认分割符为空格
b = np.loadtxt('a.txt')
print b

np.savetxt('a_1.txt', a, '%d', delimiter=',') # 采用整数格式保存，默认分割符为逗号
b = np.loadtxt('a_1.txt', delimiter=',')
print b

输出：

[[  0.    0.5   1.    1.5   2.    2.5]
 [  3.    3.5   4.    4.5   5.    5.5]
 [  6.    6.5   7.    7.5   8.    8.5]
 [  9.    9.5  10.   10.5  11.   11.5]]
[[  0.    0.5   1.    1.5   2.    2.5]
 [  3.    3.5   4.    4.5   5.    5.5]
 [  6.    6.5   7.    7.5   8.    8.5]
 [  9.    9.5  10.   10.5  11.   11.5]]
[[  0.   0.   1.   1.   2.   2.]
 [  3.   3.   4.   4.   5.   5.]
 [  6.   6.   7.   7.   8.   8.]
 [  9.   9.  10.  10.  11.  11.]]



扩展——文件名与文件对象：

本节介绍所举的例子都是传递的文件名，也可以传递已经打开的文件对象，例如对于load和save函数来说，如果使用文件对象的话，可以将多个数组储存到一个npy文件中：

示例5：

a = np.arange(3)
b = np.array([4, 2, 3])
c = a + b
print a
print b
print c
f = open('1.npy', 'wb+')
np.save(f, a)
np.save(f, b)
np.save(f, c)
f.close()
print
f = open('1.npy', 'rb+')
d = np.load(f)
e = np.load(f)
g = np.load(f)
f.close()

print d
print e
print g

输出：

[0 1 2]
[4 2 3]
[4 3 5]

[0 1 2]
[4 2 3]
[4 3 5]



参考资料：

http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.io.html