numpy库出现ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
时间: 2024-05-30 10:13:14 浏览: 16
对于这个问题,可以尝试修改 `np.load` 函数调用的 `allow_pickle` 参数,将其设为 `True`,即 `np.load(file_path, allow_pickle=True)`。这个参数控制着是否允许从文件中加载 Python 对象,因为这涉及到 pickle 协议的使用。默认情况下 `allow_pickle` 参数是 `False`,这是为了防止潜在的安全问题。如果在加载 numpy 数组时出现了 `ValueError`,可以尝试将 `allow_pickle` 设为 `True`,但一定要确保文件的来源可靠,以免受到潜在的安全威胁。
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ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
这是由于在numpy版本1.16.4之后,默认禁用了pickle序列化,而在numpy版本1.16.3之前,默认启用了pickle序列化。因此,如果你使用的是numpy版本1.16.4及以上版本,在使用np.load()函数时需要指定allow_pickle=True参数。
你可以使用以下代码来解决这个问题:
```python
import numpy as np
# 读取文件,指定allow_pickle=True参数
data = np.load('test.npz', allow_pickle=True)
# 获取系数
coeffs = data['coeffs']
# 进行其他操作
...
```
如果你希望在numpy版本1.16.4及以上版本中默认启用pickle序列化,可以在代码中添加以下语句:
```python
import numpy as np
# 启用pickle序列化
np.load.__defaults__=(None, True, True, 'ASCII')
```
这样,在使用np.load()函数时就不需要指定allow_pickle=True参数了。但是,这种方法可能会影响到其他部分的代码,因此需要谨慎使用。
Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
这个错误通常出现在使用`numpy.load()`函数加载数据时,`allow_pickle`参数设置为`False`时。默认情况下,`allow_pickle`参数为`True`,即允许加载包含Python对象的文件。但是,为了避免安全问题,通常情况下我们应该将其设置为`False`,这样加载数据时就无法加载Python对象。
如果你遇到了这个错误,通常有两种解决方案:
1. 将`allow_pickle`参数设置为`True`。这是最简单的解决方案,但是需要注意的是,设置为`True`可能会存在安全风险,因为加载的文件中可能包含恶意代码。
``` python
import numpy as np
data = np.load('data.npy', allow_pickle=True)
```
2. 将数据保存为文本文件或其他格式。如果你的数据可以被保存为文本文件或其他格式,那么可以尝试将数据保存为其他格式,比如csv、json等。这样可以避免使用`allow_pickle`参数。
``` python
# 保存数据为csv文件
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
希望这些解决方案能够帮助到你!