numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObjec

这个错误信息通常出现在Python中处理numpy数组时，当你尝试加载一个旧版本的numpy数据文件或者是使用了不同numpy版本之间的兼容问题。`numpy.dtype.size changed` 表示在新的numpy环境中，数据类型的大小（即占用内存的字节数）发生了变化。

- 原因可能是你在新版本的numpy环境下运行代码，而之前的数据文件是由老版本的numpy生成的，导致数据结构不再匹配。
- `Expected 96 from C header, got 88 from PyObject` 这部分是在比较numpy dtype结构与Python对象的实际大小，96 vs 88说明两者有偏差。

解决这个问题的方法通常包括：
1. 更新numpy到最新版本，看是否能解决二进制不兼容问题。
2. 如果不能升级，可能需要将数据转换为新版本numpy能识别的格式再读取。
3. 确保所有依赖库，包括numpy，都处在相同的版本下，以避免版本冲突。

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numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

这个错误信息通常出现在使用NumPy处理Python对象时，当你尝试加载或操作不同版本的库文件时。`numpy.dtype` 的大小变化可能表明你正在尝试的Python环境和之前使用的环境中对于相同类型的对象定义了不同的字节布局（内存占用）。

具体来说：
- "size changed" 表明 dtype 对象的新版本占用的内存空间与旧版本不同。
- "may indicate binary incompatibility" 提示这种变化可能导致二进制不兼容，即不同版本的代码可能无法正确交互。
- "Expected 96 from C header, got 88 from PyObject" 暗示在预期 dtype 应该占用 96 字节的地方，实际读取到了 88 字节，这可能是因为新版本的 dtype 结构发生了变化，或者是从 `PyObject` 类型获取的长度。

为了解决这个问题，你可以尝试以下操作：
1. 检查你的 NumPy 版本和 Python 环境是否匹配，确保你在使用兼容的库组合。
2. 如果是在升级项目时遇到此问题，确保先更新依赖项并重新安装，有时候这能解决版本冲突。
3. 如果是由于数据源问题，检查数据是否被修改，或者是否需要重新生成 dtype。

jupyter出现 numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

当你在使用Jupyter Notebook遇到这个错误提示 "numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject"，这通常表示Python环境中的一些库版本之间存在兼容性问题。`numpy`库中的数据类型（dtype）结构改变了大小，而你尝试使用的某个文件或者依赖包的预期大小与当前环境不符。

1. **原因**：可能是由于你在更新了Python、NumPy或者其他相关的科学计算库（如Pandas）之后，这些库的数据模型发生了变化，导致之前的二进制文件（比如pickled或保存的numpy数组）无法识别新的数据类型大小。

2. **解决方案**：
- 确保所有库都是最新版本，有时候更新到最新的兼容版本可以解决这个问题。
- 清除缓存和旧文件：删除.jupyter目录下的`cache`和` kernels`文件夹，然后重启Jupyter。
- 如果是在协作环境下，需要确认所有人使用的库版本一致，避免不同版本间的冲突。
- 如果是第三方库引起的，尝试更新或降级该库至一个已知稳定版本。

3. **检查点**：
- 是否有必要迁移数据到新版本的兼容格式？
- 运行`sys.getsizeof(np.dtype('float64'))`检查实际的数据类型大小是否匹配预期。