根据我的研究：

• 两者都可以以二进制格式存储数据
• 都存储数据的数据类型
• 我不确定压缩率和加载时间，这似乎是你问题的潜台词。

您似乎没有解决的一件事是您将数据加载到什么中，或者您是否正在考虑从 MATLAB 环境迁移到 Python 环境，反之亦然。

也就是说，我发现这篇文章很有用，并认为如果你还没有看过它可能会对你有所帮助。 https://stackoverflow.com/a/10997335/3259054也许您可以编写一个小脚本来采样一些文件并查看差异。

您是否考虑过 HDF5 格式？如果你想做出改变，你也可以测试其他选项，HDF5 有很大的动力成为科学计算的事实标准。

最后，纯粹出于学习的愿望，如果您有内存限制，为什么要关心文件格式？

减少内存瓶颈的一种方法是更有效地处理数据处理（无论磁盘格式如何）。

有一些软件框架旨在改进训练过程，尤其是加载图像。Dask就是这样一种框架来扩展现有的 Python 工作流，因此它很可能会减少.npy文件相对于.mat文件的内存瓶颈（唯一可以确定的方法是进行基准测试）。

MATLAB 以内存消耗着称。因此，即使您在 Python 中使用相同的数据进行处理，Python 中的整体系统内存利用率也会降低。

根据我迄今为止使用 Python 的经验，帮助我以更好的性能处理更多数据。

另一方面，Python 有许多开箱即用的库/框架，以进一步增强整体性能和机器学习/深度学习（我不太确定 Matlab 中是否也有类似的库和框架）。