我正在使用Keras查看一些机器学习/预测代码，并且输入数据集存储在npz文件中，而不是通常的csv格式。
为什么作者会使用这种格式而不是csv？它有什么优势？
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这取决于预期的用法。如果期望文件具有广泛的用例，包括从普通客户端计算机直接访问文件，则csv很好，因为它可以直接加载到广泛部署的Excel或LibreOffice calc中。但这只是一个很好的旧文本文件，没有索引，也没有任何其他功能。
另一方面，文件仅预期供数据科学家或通常说成numpy的用户使用，因此npz是更好的选择，因为它具有附加功能（压缩，延迟加载等）
长话短说，您可以将更多的受众群体吸引到更高的功能
答案 1 :(得分：0)
来自https://kite.com/python/docs/numpy.lib.npyio.NpzFile
类似于字典的对象，可以在构建时提供的压缩存档中延迟加载文件。
因此，它是一个压缩的存档（磁盘上的大小小于CSV，可以存储多个文件），并且仅在需要时才能从磁盘加载文件（在CSV中，当您只需要1列时，仍然必须读取整个文件才能对其进行解析。）
=>优点是：性能和更多功能