raise ValueError("Cannot load file containing pickled data " ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False

这个错误通常是由于 np.load() 函数的 allow_pickle 参数设置为了 False，导致无法加载包含 pickled 数据的文件而引起的。由于默认情况下 allow_pickle 参数为 True，因此可能是在调用 np.load() 函数时手动设置了 allow_pickle 参数为 False，或者是使用较老的 NumPy 版本，导致默认设置为 False。

可以尝试以下几种方法解决这个问题：

1. 在调用 np.load() 函数时，手动将 allow_pickle 参数设置为 True，例如：

   data = np.load("filename.npy", allow_pickle=True)

2. 更新 NumPy 到最新版本，以获得默认设置为 True 的 allow_pickle 参数。

3. 如果你不需要加载包含 pickled 数据的文件，可以将文件保存为文本文件，然后使用 np.loadtxt() 函数进行加载。例如：

   data = np.loadtxt("filename.txt")

注意，这种方法可能会导致数据丢失精度。

相关问题

ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False

这个错误通常发生在 numpy.load 函数中，当你尝试加载包含 pickled 数据的文件，并且 allow_pickle 参数设置为 False 时，就会出现这个错误。这是为了避免潜在的安全风险。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 将 allow_pickle 参数设置为 True。但是注意，这样做可能会存在安全风险。

2. 如果你不需要 pickle 数据，你可以将文件保存为文本格式，然后使用 numpy.loadtxt 函数加载数据。

3. 如果你一定要使用 pickle 数据，你可以重新加载数据并将 allow_pickle 参数设置为 True，然后再次尝试加载数据。

例如：

import numpy as np

# 加载数据时指定 allow_pickle=True
data = np.load('data.npy', allow_pickle=True)

# 或者重新加载数据并将 allow_pickle 参数设置为 True
data = np.load('data.npy')
data = np.load('data.npy', allow_pickle=True)

ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False怎么回事

这个错误提示表明你正在尝试加载一个包含 pickled 数据的文件，但是你设置了 `allow_pickle=False`。

Numpy的 `load()` 函数允许你加载以 `.npy` 或 `.npz` 格式保存的数据。默认情况下，它允许加载 pickled 对象，但这可能存在安全风险，特别是在从不受信任的来源加载数据时。因此，`allow_pickle` 参数用于控制是否允许加载 pickled 对象。

如果你将 `allow_pickle=False`，numpy 将不允许加载 pickled 对象，并且如果在文件中遇到它们，将引发 `ValueError` 错误。要解决此错误，你可以在调用 `load()` 时将 `allow_pickle=True`，或者重新保存文件而不使用 pickling 保存数据。

但是，如果你从不受信任的来源加载数据，通常建议将 `allow_pickle=False`，以避免潜在的安全风险。在这种情况下，你应该确保数据以不使用 pickling 的格式保存，例如 CSV 或 JSON。