numpy.savez_compressed（file，* args，** kwds ）[源代码] ¶将多个阵列以压缩.npz格式保存到单个文件中。
如果给出了关键字参数，则文件名取自关键字。如果传递的参数没有关键字，则存储的文件名是arr_0，arr_1等。
文件名（字符串）或打开的文件（类似文件的对象）将在其中保存数据。如果file是字符串或路径，则
.npz扩展名将附加到文件名（如果尚不存在）。
保存到文件的数组。由于Python不可能知道外部数组的名称savez，因此将使用名称“ arr_0”，“ arr_1”等来保存数组。这些参数可以是任何表达式。
保存到文件的数组。数组将与关键字名称一起保存在文件中。
也可以看看
numpy.save将单个数组以NumPy格式保存到二进制文件中。
numpy.savetxt将数组以纯文本格式保存到文件中。
numpy.savez将多个数组保存为未压缩的.npz文件格式
numpy.load加载savez_compressed创建的文件。
笔记
该.npz文件格式是它们所包含的变量命名的文件的压缩文档。归档文件使用压缩，
zipfile.ZIP_DEFLATED并且归档文件中的每个文件都包含一个.npy格式变量。有关.npy格式的说明，请参见
numpy.lib.format。
当打开保存.npz与文件load一个NpzFile对象返回。这是一个类似于字典的对象，可以查询其数组列表（带有.files属性）以及数组本身。
例子
>>> test_array = np.random.rand(3, 2)
>>> test_vector = np.random.rand(4)
>>> np.savez_compressed('/tmp/123', a=test_array, b=test_vector)
>>> loaded = np.load('/tmp/123.npz')
>>> print(np.array_equal(test_array, loaded['a']))
True
>>> print(np.array_equal(test_vector, loaded['b']))
True