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Numpy文件操作
Numpy可以以文本或二进制模式存储和读取数组数据。 np.save(file,array) ： 以二进制文件存储数组数据，文件后缀为.npy，可自动添加后缀。 np.savez(file, *args, **kwds)：以二进制文件不压缩存储多个数组数据到一个文件中，文件后缀为.npz。 np.savez_compressed(file, *args, **kwds)：以Python numpy.load()用法及代码示例
numpy.load()函数从具有npy扩展名(.npy)的磁盘文件返回输入数组。读取二维数组.npy文件的数据 用法：numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True,encoding=’ASCII’) 参数： file :：file-like对象，字符串或pathlib.Path。要读取的文件。 File-like对象必numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中
numpy.savez() 函数将多个数组保存到以 npz 为扩展名的文件中。 numpy.savez(file, *args, **kwds) 参数说明： file：要保存的文件，扩展名为 .npz，如果文件路径末尾没有扩展名 .npz，该扩展名会被自动加上。 args: 要保存的数组，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python利用numpy存取文件
NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。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。 numpy格式的文件可以保存为后缀为（.npy/.npz）格式的文件 tofile()和fromfile() tofile()将数组中的数据以二[keras]MNIST 数据集下载不了，其他kears自带数据下载不了同理（例如imdb）
原因 keras 源码中下载MNIST的方式是 path = get_file(path, origin=‘https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz’)，数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。但是在最近的学习过程中，如果直接从官网的链接下载的话会非常的《TensorFlow2深度学习》学习笔记（二）手动搭建并测试简单神经网络
本实验使用了mnist.npz数据集，可以使用在线方式导入，但是我在下载过程中老是因为网络原因被打断，因此使用离线方式导入，离线包已传至github方便大家下载： https://github.com/guangfuhao/Deeplearning/blob/master/mnist.npz （mnist.npz下载）