该代码报错ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False，请重新修改上述程序

这个错误通常发生在尝试使用`pickle`模块加载文件时，但是`allow_pickle`参数设置为`False`，而文件中包含了无法序列化的非基本数据类型（如自定义类实例）。在NumPy的`load()`函数中，如果`allow_pickle`设为`False`，它只会解析`numpy`对象，不会尝试解码包含pickle数据的数组。

如果你遇到了这样的错误，你需要检查文件是否真的有pickle数据，或者如果确实需要处理非基本类型的对象，可以将`allow_pickle`设置为`True`。这里是修改后的代码示例：

import numpy as np

# 将allow_pickle设置为True，以便解析可能存在的pickle数据
with np.load('your_file_name.npz', allow_pickle=True) as data:
    # 现在你可以访问pickle对象，但注意这可能导致安全风险
    if 'your_custom_class_array' in data:
        custom_class_array = data['your_custom_class_array']
        # 对于自定义类实例的处理...
    else:
        arrays = data.files
        for array_key in arrays:
            array_data = data[array_key]
            # ...处理其他数组

不过，在处理pickle数据时要谨慎，因为它们可能会带来安全隐患。