Python 是一种非常强大的编程语言，它能够帮助我们实现复杂的功能，比如存取npy格式数据。npy是一种用于存储多维数组的二进制格式，在Python中可以使用numpy库来存取npy格式数据，本文将介绍Python存取npy格式数据的实例及方法。
1. 创建npy格式数据
我们需要创建一个npy格式的数据。可以使用numpy库的save函数来实现，其语法如下：
numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)
其中，file是要保存的文件名，arr是要保存的数组，allow_pickle和fix_imports是可选参数，用于控制是否允许保存python对象和修复python2.7中的pickle问题。下面是一个实例：
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5])
np.save('arr.npy', arr)
2. 读取npy格式数据
我们需要读取npy格式的数据。可以使用numpy库的load函数来实现，其语法如下：
numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding='ASCII')
其中，file是要读取的文件名，mmap_mode是可选参数，用于控制是否使用内存映射模式，allow_pickle和fix_imports是可选参数，用于控制是否允许读取python对象和修复python2.7中的pickle问题，encoding是可选参数，用于控制编码格式。下面是一个实例：
import numpy as np
arr = np.load('arr.npy')
print(arr)
3. 使用npy格式数据
我们可以使用npy格式的数据。numpy库提供了一系列操作npy格式数据的函数，比如reshape、expand_dims、flatten等，可以用来实现各种操作。下面是一个实例：
import numpy as np
arr = np.load('arr.npy')
arr = arr.reshape(5,1)
print(arr)
以上就是Python存取npy格式数据的实例及方法，可以帮助我们快速存取npy格式的数据，从而提高工作效率。