掌握Numpy文件格式：用Lisp读写.npy和.npz文件

它支持.npy和.npz这两种Numpy文件格式。通过使用load-array和store-array这两个简单的API函数，Lisp程序能够方便地与Numpy文件进行交互操作。" 知识点详细说明: 1. Numpy文件格式概述 Numpy是Python中用于科学计算的核心库，提供高性能的多维数组对象和工具。它支持两种基本的二进制文件格式来存储数组数据：.npy和.npz。 - .npy文件格式：这是Numpy自定义的一种用于存储单个数组的二进制文件格式。其文件包含一个头部信息，用于描述数据的形状、数据类型和字节顺序等，紧随其后的就是数组的二进制数据。该格式支持快速读写操作，方便了数据的持久化存储和共享。 - .npz文件格式：这是Numpy用于存储多个数组的压缩归档文件格式。实际上是一个压缩过的zip文件，其中包含了多个.npz文件。每一个.npz文件可以存储一个数组。当需要存取数据时，.npz文件会自动解压缩相应的.npz文件。 2. Numpy文件格式在CommonLisp中的应用 CommonLisp是一种历史悠久的编程语言，拥有强大的宏系统和丰富的数据类型。本资源中所描述的库让CommonLisp语言能够操作Numpy文件格式，使得在CommonLisp环境中处理科学计算和数据处理任务时可以方便地与Python生态系统进行数据交换。 3. API函数使用说明 库中提供了两个主要的API函数：load-array和store-array。它们分别用于读取和写入Numpy数组数据。 - load-array函数：用于从.npy或.npz文件中加载数组数据到CommonLisp环境中。该函数能够解析Numpy文件格式的头部信息，根据这些信息来正确地恢复数组的数据类型、形状等属性，最终加载得到相应的CommonLisp数组对象。 - store-array函数：用于将CommonLisp中的数组对象保存到.npy或.npz文件中。在保存过程中，该函数会创建符合Numpy格式的头部信息，并将数组数据序列化成二进制形式，最后写入文件。如果是写入.npz格式，还可以选择是否需要将多个数组数据压缩存储。 4. 使用场景和优势 该资源特别适用于CommonLisp的用户，他们需要处理来自Python环境的数据或需要将数据共享给使用Python的团队成员。例如，数据科学家可能在使用Python进行数据处理，同时需要在CommonLisp环境中进行某些算法的实现，通过这种文件格式的转换，可以无缝地进行数据交换。 此外，由于Numpy文件格式的高效性和通用性，CommonLisp用户能够利用这一特性快速读写大规模数值数据，尤其适合于机器学习、数据分析等领域的应用。 总结，本资源为CommonLisp提供了与Python交互的一个重要桥梁，通过Numpy文件格式的支持，简化了跨语言的数据交换和处理流程，为CommonLisp在科学计算领域的应用提供了便利。