pickle.dumpしようとしたら，
OverflowError: cannot serialize a bytes object larger than 4 GiB
とエラーが出た．どうやらpickleは4GBのデータまでしか扱えないみたい．．．
pickleしようとしていたデータはnumpy（以後npと表記）の配列だったので，
npのメソッドで同じように保存できるみたい．
試しにやってみるとnpのメソッドなら4GB以上のデータがnpyファイルで保存できた．
中々こんなことはないと思うが，
例えば機械学習器に食わせるデータが膨大ってときはpickleよりもnpのメソッドで保存した方が良い，
良いというよりnpのメソッドでないと扱えない．
んで，そのメソッドがnp.saveとのこと．
- 保存
pickle.dump(4GB以下のデータ,openで開いたファイル)np.save(ファイルパス,numpyデータ)
- 読み込み
pickle.load(openで開いたファイル)np.load(ファイルパス)
（ファイルパスでなくopenで開いたファイルを指定してもいい）
pickleの場合，with open構文の中で使わないといけないから2行書く羽目になるが，
np.saveだと一行で済むので書く手間が省けるナァ～
ただ，npのメソッドで出力したファイルの拡張子は.npyになる．
.pickleでもいいみたいだけど，ここは区別して.npyにしたほうがいいだろうな．
また，当然np.saveはnpのデータ（numpy配列や行列）が対象なので，
例えばscikit-learnとかでそのデータをもとにモデルを作った際にモデルの保存はpickleってことになる．
もしかしたらscikit-learnでも保存メソッドがあるかもしれないがここでは触れない．
