通过列表对象[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]构建numpy的ndarray对象，并分别进行如下操作：①对数组对象进行水平分割和垂直分割，输出每一步的计算结果；②将数组对象序列化到myArray.npy二进制文件中，读取myArray.npy二进制文件中保存的数组并输出。

首先，需要导入numpy库：

import numpy as np

然后，通过列表对象构建numpy的ndarray对象：

arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])

① 对数组对象进行水平分割和垂直分割：

水平分割：

arr_hsplit = np.hsplit(arr, 2)
print(arr_hsplit)

输出结果为：

[array([[1, 2],
       [5, 6]]),
 array([[3, 4],
       [7, 8]])]

垂直分割：

arr_vsplit = np.vsplit(arr, 2)
print(arr_vsplit)

输出结果为：

[array([[1, 2, 3, 4]]), array([[5, 6, 7, 8]])]

② 将数组对象序列化到myArray.npy二进制文件中，读取myArray.npy二进制文件中保存的数组并输出：

写入数组对象到myArray.npy二进制文件中：

np.save("myArray.npy", arr)

读取myArray.npy二进制文件中保存的数组并输出：

arr_load = np.load("myArray.npy")
print(arr_load)

输出结果为：

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]