numpy数据存储（save、savetxt、savez）的区别

在深度学习中，对数据的预处理时通常需要将原始数据保存在一个合适的文件中。
其中主要的三种保存数据的方法（np.save、np.savetxt、np.savez）有本质上的区别。

np.save(‘a.npy’,a)

save主要保存.npy文件
但是.npy文件不能追加数据，也就是说在创建的同时需要将数据一次性的输入，之后不能再向文件中添加数据。

np.savez(‘a.npz’,ar0=a,ar1=b)

savez主要保存.npz文件，但是它可以将多条数据同时压缩到一个.npz 文件中。
同样地，虽然savez可以保存多条数据，但是也不可追加数据，即在创建文件时，就要将需要输入的多个数据同时输入并保存，之后不可再向文件中添加数据。

np.savetxt(‘a.txt’,a)

savetxt只要将数据保存为txt文件，和前两个不同，它可以再次对文件操作，但是对已有数据的文件再次使用savetxt（），并不会将数据追加在后面，而是将之前数据覆盖。

.npy文件追加数据

因为.npy 文件不能追加数据，所以如果有多条数据不同时的产生，而需要保存在同一个文件中，则可以将多条数据先保存到一个数组中，然后再保存。

all_arrays_1=[]
all_arrays_1.append(show_img)
all_arrays_1 = np.array(all_arrays_1)
np.save('a.npy'),all_arrays_1)  # 存为.npy文件`