raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

这个错误是由于最新版本的NumPy中的默认设置导致的。最近的NumPy 1.16.3版本中引入了一个安全更新，将np.load()和np.lib.format.read_array()的allow_pickle关键字默认设置为False。这是为了响应CVE-2019-6446漏洞。

在你的代码中，当你尝试从npy文件中加载包含Python对象的数组时，出现了这个错误。因此，解决这个问题的方法是将allow_pickle设置为True。

你可以通过两种方式解决这个问题：
1. 将NumPy版本降级为1.16.2，因为错误发生在一些内部库中。这样做可以避免报错，但可能不是最佳解决方案。
2. 在加载npy文件时，将allow_pickle参数设置为True，以允许加载包含Python对象的数组。

相关问题

valueerror: object arrays cannot be loaded when allow_pickle=false

这个错误信息指的是，当allow_pickle设为False时，不能加载对象数组。这是因为allow_pickle选项用于控制在加载数据时是否允许使用pickle序列化。当它设为False时，将不允许加载包含Python对象的数组，而对象数组就是这样的数组。解决办法就是将allow_pickle 设为True

ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

这错误通常发生在使用 `numpy.load()` 函数时，其默认情况下 `allow_pickle` 参数为 False，这会导致无法加载包含对象数组的文件。

解决方案是将 `allow_pickle` 参数设置为 True：

import numpy as np

# 加载文件时设置 allow_pickle=True
data = np.load('data.npy', allow_pickle=True)

# 对数据进行操作
# ...

# 保存文件时也要设置 allow_pickle=True
np.save('processed_data.npy', data, allow_pickle=True)

如果你不想使用 pickle 存储和加载数据，可以考虑其他的存储格式，如 JSON 或 HDF5。