`NumPy` bietet eine Vielzahl von Funktionen zum **Speichern** und **Laden** von `numPy`-Arrays in und aus Dateien, wie zum Beispiel:
- **`save()`**: Speichert ein Array in einer Binärdatei im `NumPy`'s **`.npy`**-Format;
- **`savez()`**: Speichert mehrere Arrays in einer einzigen komprimierten **`.npz`**-Datei;
- **`savetxt()`**: Speichert ein Array in einer Textdatei;
- **`load()`**: Lädt ein Array aus einer Binärdatei im `NumPy`'s **`.npy`**-Format;
- **`loadtxt()`**: Lädt ein Array aus einer Textdatei.

## Herzlichen Glückwunsch!

Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss dieses `NumPy`-Tutorials! Sie haben umfassende Kenntnisse im Umgang mit Arrays und Matrizen in Python erworben und damit eine solide Basis für den Einsatz von `NumPy` in Ihren Datenverarbeitungs- und Analyseprojekten gelegt.

In diesem Projekt werden wir uns eingehend mit den Grundlagen von NumPy beschäftigen, seine zentralen Funktionen erkunden und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken. Durch das Verständnis seiner Architektur und Möglichkeiten werden wir begreifen, warum es als unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler, Forscher und Entwickler im Bereich der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und darüber hinaus gilt.

In diesem Projekt werden wir die Grundlagen von NumPy erkunden, seine Kernfunktionen untersuchen und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken.

Einstieg in die Grundlagen von NumPy

Speichern und Laden von Arrays in/aus Dateien

Lösung

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