首先是CSV文件，其全称为Comma-Separated Values，即逗号分隔值文件，有时也叫做字符分隔值文件。其本质上是一个纯文本表格式文件，纯文本与二进制相对，表示其以可读字符存储数据；表格式意味者其可以存储二维数据（n行m列，m为1时，表示只有一列数据）。
二维数据体现为n行文本，每行数据存储的m列数据通过特定符号分隔，通常是英文逗号`,`，另外常用的风格符号也包括空格，制表符`\t`，操作符`|`，连字符`-`等。下面是一个文件例子。
CSV文件可以使用Excel打开，Excel也可以将xlsx文件保存为CSV文件（可能会丢失信息）。
这个文件的前3行分别为文件头、作者、数据各列含义，之后则是数据本体

当然文件中的数据也可以是非数值类型，例如下面的第一列中的编程语言名称。

`npy`文件用于存储单个`numpy.ndarray`数组对象，它记录了数组对象的：
+ 数据类型
+ 维度信息
+ 列主序还是行主序
+ 数据本体
以及
+ 文件魔数：前6个字节，目前的numpy版本为`.NUMPY`
+ numpy主版本和次版本：文件的第7和第8个字节被识别为8位无符号整型，分别表示文件格式的主版本和次版本号
+ 数据本体在文件中的位置：文件的第9和第10个字节被识别为小端无符号整型，其表示后续多少个字节位数据描述文本，其后才是数据本体
下面通过一个文件示例查看，通过如下代码写出一个`npz`文件
```Python
data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=float)
np.save('data.npy', data)
```
通过二进制程序查看，可以发现文件开头10个字节为
```shell
# 前6个字符为：
93 4e 55 4d 50 59
# 其对应ascii码为 .NUMPY
# 7~8位表示主次版本
01 00
# 9~10位为数组描述信息长度
76 00
```
从上述信息可知，从第11个字节开始的118个字节存储了数据描述信息，在本文件中如下

可以看到这里是一个字典，记录了数据类型、是否列主序、数组维度信息。
从第10+118个之后的字节就全都是数据本体了，如下

可以看到文件结构比较简单，可以轻松的使用外部程序来解析此数据。

`npz`文件格式则是多个`npy`文件的集合，使用一些解压软件将其解压后即可得到独立的`npy`文件
下面的截图是使用bandzip的解压界面，该文件的写出脚本为
```Python
np.savez('data2.npz', data=data, pow=data**2)
```