
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)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:
功能介绍: 一、系统管理:管理员管理,可以新增管理员及修改管理员密码;数据库备份,为保证您的数据安全本系统采用了数据库备份功能;上传文件 管理,管理你增加产品时上传的图片及其他文件 二、企业信息:可设置修改企业的各类信息及介绍 三、产品管理:产品类别新增修改管理,产品添加修改以及产品的审核 四、下载中心:可分类增加各种文件,如驱动和技术文档等文件的下载 五、订单管理:查看订单的详细信息及订单处理
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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)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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