NumPy保存和加载数据时如何处理None值?

碧海醫心
发布: 2025-03-13 19:26:18
原创
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numpy保存和加载数据时如何处理none值?

NumPy在保存和加载数据时处理None值可能会引发问题。本文将详细说明numpy.load函数在加载包含None值的数据时报错的原因,并提供使用allow_pickle参数解决此问题的方案。

问题根源在于尝试将None值保存到.npz文件,然后再次加载。以下代码片段演示了这个问题:

import numpy

limit = None

numpy.savez_compressed(
    '123.npz',
    limit=limit
)

d = numpy.load('123.npz')
limit = d.get('limit', None)
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运行此代码会抛出ValueError: object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False错误。这是因为numpy.load()默认禁止加载包含Python对象的数组,而None正是Python对象。

解决方案是显式地将allow_pickle=True传递给numpy.load()函数:

import numpy

limit = None

numpy.savez_compressed(
    '123.npz',
    limit=limit
)

d = numpy.load('123.npz', allow_pickle=True)  # 添加 allow_pickle=True 参数
limit = d.get('limit', None)
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通过设置allow_pickle=True,我们告知numpy.load()允许加载包含Python对象的数组,从而成功加载limit变量的值。

allow_pickle参数详解:allow_pickle是numpy.load()的重要参数,控制是否允许加载包含pickle序列化对象的数组。默认值为False,出于安全考虑,禁止加载可能包含恶意代码的pickle对象。 当需要加载包含Python对象(如None、列表、字典等)的数组时,必须将其设置为True。 然而,请注意,设置allow_pickle=True存在安全风险,仅在完全信任数据来源时才应使用。 如果数据来源不可信,应避免使用allow_pickle=True,并考虑其他数据存储和加载方法。

以上就是NumPy保存和加载数据时如何处理None值?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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