我有一个案例，我想使用 mmap 模式打开一个压缩的 numpy 文件，但似乎找不到任何关于它如何在幕后工作的文档。例如，它会解压内存中的档案然后mmap吗？它会即时解压吗？
没有该配置的文档。
【问题讨论】：
np.savez创建的文件吗？还是用np.save 创建然后压缩的？ npz 文件用np.lib.npyio.NpzFile 加载。看看它的代码。
.npz 存档提取到磁盘，然后以memmap 模式打开解压缩数组。对于动态压缩和解压缩，您应该真正关注 HDF5（PyTables 或 h5py）。
根据查看代码，简短的回答是归档和压缩，无论是使用np.savez 还是gzip，都与访问mmap_mode 中的文件不兼容。这不仅仅是怎么做的问题，而是能不能做到的问题。
np.load 函数中的相关位
elif isinstance(file, gzip.GzipFile):
fid = seek_gzip_factory(file)
...
if magic.startswith(_ZIP_PREFIX):
# zip-file (assume .npz)
# Transfer file ownership to NpzFile
tmp = own_fid
own_fid = False
return NpzFile(fid, own_fid=tmp)
...
if mmap_mode:
return format.open_memmap(file, mode=mmap_mode)
看看np.lib.npyio.NpzFile。 npz 文件是 .npy 文件的 ZIP 存档。它加载一个字典（类似）对象，并且仅在您访问它们时加载单个变量（数组）（例如obj[key]). There's no provision in its code for opening those individual files inmmap_mode`。
很明显，使用np.savez 创建的文件不能作为 mmap 访问。 ZIP 归档和压缩与前面 np.load 中提到的 gzip 压缩不同。
但是用np.save 和gzipped 保存的单个数组呢？请注意，format.open_memmap 是用 file 调用的，而不是 fid（可能是 gzip 文件）。
np.lib.npyio.format 中有关 open_memmap 的更多详细信息。它的第一个测试是file 必须是一个字符串，而不是一个现有的文件fid。它最终将工作委托给np.memmap。我在该函数中没有看到针对 gzip 的任何规定。
【讨论】：
numpy 的开发人员非常出色，他们甚至没有尝试过会令人惊讶。您对此有何看法？
npz 问题中指出，您可以采取另一个方向 - 在内存中创建压缩存档（使用 StringIO）。在所有这些情况下，numpy 开发人员没有完成特殊的C 工作——他们使用现有的python 模块（mmap、zip 等）。 np.save via np.lib.npyio 正在做专门的数组工作，即使在遇到困难时（例如保存 dtype 对象），它也会“踢”到 pickle。
numpy.memap 对象（bytes 变量）。
np.lib.npyio 模块，同时访问zipfile 和mmap。
io.BytesIO 创建savez 和load，即在内存中创建压缩文件。