本文系统回答了“Python如何存储数据矩阵”：针对不同规模与需求选择合适格式与库。小型稠密矩阵使用NumPy的npy/npz即可；分析与共享场景选用Parquet与Arrow/Feather以获得高效列式压缩与跨语言互操作；超大矩阵和并发读写采用HDF5或Zarr的分块与压缩并可结合内存映射；稀疏矩阵用SciPy的CSR/COO并配合npz或Matrix Market。通过开放格式、合理chunk与Schema治理，确保性能、可移植与长期可靠；在项目协作需要时，PingCode可与数据版本与研发流程衔接以提升治理效果。