Python3X解决np.load异常：允许pickle加载

"该资源是关于在Python3X版本中解决`numpy`库中的`np.load()`函数出现异常的问题。代码示例展示了如何修改`np.load()`的默认参数以允许加载pickle格式的数据，并在完成后恢复其原始状态。" 在Python编程中，`numpy`是一个非常重要的库，尤其在处理数组和矩阵数据时。`numpy.load()`函数通常用于加载`.npy`或`.npz`格式的文件，这些文件是`numpy`专门用来存储数组数据的。然而，当涉及到pickle序列化的数据时，`np.load()`可能会引发异常，因为默认情况下它不支持加载pickle对象。 在Python3X中，如果你尝试加载的数据包含pickle序列化的对象，如在使用`imdb.load_data()`（可能是Keras库中的一个函数，用于加载IMDb电影评论情感分析的数据集）时，你可能会遇到错误，因为它返回的数据中包含了pickle格式的元数据。 为了解决这个问题，代码首先保存了原始的`np.load`函数为`np_load_old`，然后用一个lambda函数来替代`np.load`，这个lambda函数在调用原`np_load_old`时会添加`allow_pickle=True`参数。`allow_pickle=True`这个参数告诉`numpy`允许加载pickle格式的对象。 ```python import numpy as np # 保存原有的np.load函数 np_load_old = np.load # 修改np.load的默认参数，允许加载pickle数据 np.load = lambda *a, **k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) ``` 接下来，可以安全地调用`imdb.load_data()`，因为`np.load()`现在默认接受pickle数据： ```python (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) ``` 最后，为了保持`numpy`库的正常使用，我们需要恢复`np.load`到它的原始状态： ```python # 恢复np.load为原始版本 np.load = np_load_old ``` 这样，`np.load()`在未来的使用中将不会自动带有`allow_pickle=True`，除非明确指定。 总结来说，这段代码的关键知识点包括： 1. `numpy.load()`函数的使用及其默认行为。 2. `pickle`序列化在Python中的作用，以及它与`numpy`数组数据的关系。 3. 如何通过修改函数的默认参数来临时改变其行为。 4. 使用`lambda`函数创建匿名函数，以便在不影响原函数的基础上修改其功能。 5. 在处理完特定任务后恢复函数原状的重要性，以避免对其他部分的代码造成影响。