首先要保证在你的python环境中装了numpy包，接下来我们要使用其中的两个函数用于存储和加载数组：np.savetxt()和np.loadtxt()。

二维数组的保存和读取

import numpy as np
a = np.ones((2, 2))
##四个参数依次为文件名、数组、数据类型（浮点型）、分隔符（逗号）
np.savetxt("a.txt", a, fmt = '%f', delimiter = ',')
b = np.loadtxt('a.txt', delimiter = ',')

这里也可以设置保存的路径，把相应路径加在a.txt前，例如：

np.savetxt("/home/Velocitymodel/speedfile/a.txt", a, fmt = '%f', delimiter = ',')

三维数组的保存和读取

这里重点讲一下如何将三维数组保存到txt文件，如果我们直接使用二维数组的方法这里就会报错，因为np.savetxt()和np.loadtxt()只能用于一维和二维数组。那么在这里我们使用循环将三维数组以二维切片的形式写如txt文件：

import numpy as np
b = np.ones((2,2,2))
with open('/home/Velocitymodel/speedfile/b.txt', 'w') as outfile:
    for slice_2d in b:
        np.savetxt(outfile, slice_2d, fmt = '%f', delimiter = ',')

这时我们就相当于保存了一个大的二维数组到txt文件，我们可以在读文件的使用使用reshape()函数将它恢复成三维数组：

c = np.loadtxt('/home/Velocitymodel/speedfile/b.txt', delimiter = ',').reshape((2, 2, 2))

这样我们将完成了三维数组的保存和读取。

np.savez()

numpy中还有一种方法可以直接保存三维数组，但是生成的文本格式为.npz形式，相比于txt其接口太少，这里也就不多做赘述，有兴趣的可以参考这篇博文。
python：保存N维数组(ndarray)到本地文件