设置allow_pickle=True
时间: 2023-07-15 18:12:50 浏览: 675
在使用numpy.load()函数加载.npy或者.npz文件时,如果文件中保存了Python对象(比如列表、字典等),需要设置allow_pickle=True,才能够正确地将这些对象加载到内存中。这是因为默认情况下,numpy.load()函数会禁止加载pickle格式的数据,以防止恶意代码的执行。因此,如果你需要加载包含Python对象的.npy或者.npz文件,需要显式地设置allow_pickle参数为True,示例如下:
```python
import numpy as np
# 加载包含Python对象的.npy文件
data = np.load('data.npy', allow_pickle=True)
# 加载包含Python对象的.npz文件
npzfile = np.load('data.npz', allow_pickle=True)
```
需要注意的是,如果你不确定.npy或者.npz文件中是否包含Python对象,建议在加载数据时都设置allow_pickle=True,这样可以避免出现错误。
相关问题
allow_pickle=true的作用
`allow_pickle` 是 np.load() 函数中的一个参数,用于指定是否允许从文件中加载 pickled 对象。默认情况下,`allow_pickle` 的值为 `False`,即不允许从文件中加载 pickled 对象。
如果将 `allow_pickle` 设置为 `True`,则可以从文件中加载 pickled 对象。Pickling 是指将 Python 对象序列化为二进制格式,以便可以在不同的 Python 程序或不同的时间重新加载它们。当您需要从文件中加载之前保存的 Python 对象时,可以使用 `allow_pickle=True`。
请注意,从未经过身份验证的来源加载 pickled 对象可能存在安全风险,因此应谨慎使用。
allow_pickle=true什么意思
### 回答1:
allow_pickle=true的意思是允许使用pickle序列化和反序列化numpy数组。pickle是Python中的一种序列化模块,可以将Python对象转换为二进制格式,以便在不同的Python解释器之间传递。在numpy中,如果不设置allow_pickle=true,numpy数组无法使用pickle进行序列化和反序列化。
### 回答2:
allow_pickle=true是numpy.load()中的一个可选参数,它表示是否允许pickle序列化。
pickle是Python中的一种序列化格式,可以将Python对象转化为二进制数据,以便于在不同平台之间的传输和存储。numpy使用pickle序列化来读写数组数据到磁盘中。
如果allow_pickle=true,那么在读取数组数据时,numpy会尝试寻找pickle序列化的文件格式,并将其解压缩到numpy数组中。这样我们就可以使用numpy独有的数据类型和结构。
但是需要注意的是,允许pickle序列化可能会带来一些安全问题。因为pickle序列化可以执行任意的Python代码,所以如果读取到了恶意的pickle文件,就会存在安全风险。为了保证代码的安全性,建议使用默认的allow_pickle=false,只允许读取非pickle类型的数据。
### 回答3:
allow_pickle=True是Python中Numpy库中一个函数的参数,它用于指定是否允许使用Python的pickle序列化和反序列化来保存数组数据。如果allow_pickle=True,那么保存和加载数据时就可以使用pickle协议,这意味着可以把数组保存成一种基于Python语言的二进制格式,可以保持多种Python对象的数据类型。而如果allow_pickle=False,则表示在保存和加载数据时不能使用pickle协议。默认情况下,Numpy会将allow_pickle参数设置为False,以避免可能的安全风险。如果允许pickle,使用它时可能会因为潜在的安全漏洞和数据完整性问题而导致列外运行一段不受控制的代码。因此,当您处理不可信任的源数据时,应该避免使用pickle。例如,在通过网络或外部源获取数据时,通常不应使用pickle的序列化或反序列化功能。
总之,allow_pickle=True就是表示开启pickling,允许数据以python中特有的二进制数据格式进行存储,以及读取存储的二进制数据。但是,这种方式会降低程序的安全性和可移植性。特别是在从外部源获取数据的场景下,这种方式往往不安全,有时甚至会导致未经授权的代码运行。因此,一般情况下,不建议随意使用allow_pickle=True。
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