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。

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

numpy库出现ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

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。