使用np.load()加载数据 报错 Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

解决 np.load() 限制：对象数组加载失败的技巧
最新推荐文章于 2023-08-06 00:39:23 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42213421/article/details/105363251
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本文详细探讨了在使用numpy的load函数时遇到Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False问题的解决方案，针对Python数据处理中可能遇到的pickle相关限制给出实用建议。
Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
jacke121的专栏
02-23 2701
Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 找到所在imdb.py中的所在行 将np.load(path)改为np.load(path, allow_pickle=True) 保存。重启Kernel
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
qq_38473254的博客
10-31 1627
查看我python的版本和numpy的版本。
np.load（）出现错误ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
qq_35091353的博客
05-06 9100
numpy.save() numpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True) file:文件名/文件路径 arr:要存储的数组 allow_pickle:布尔值,允许使用Python pickles保存对象数组(可选参数,默认即可) fix_imports:为了方便Pyhton2中读取Python3保存的数据(可选参数,默认即可)...
python 使用np.load()加载数据 报错 Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
edward_zcl的博客
12-31 1713
使用np.load()加载数据 报错 Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 问题： 在python中调用 data=np.load(file) 报错： **ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False** 解决： 修改代码 data=np.load...
执行load npz时报错：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False解决方案
DedicationTechnology
07-10 6701
错误说明：np.load() 缺少allow_pickle的权限 解决途径：在load方法中添加属性(修改allow_pickle为True)；np.load(“npz路径”, allow_pickle = True)
Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 报错 （解决方法）（来自《Python 深度学习》P190页代码）
Welcome
11-17 1578
1.报错问题：（来自《Python 深度学习》P190页代码） 在Vscode运行下述代码的时候，报错：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False from keras.datasets import imdb from keras.preprocessing import sequence max_features = 10000 # Number of words to consider as features（作为特征的单.
【python报错】ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
weixin_39274067的博客
10-20 465
ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决方法 修改为下面这个就跑通了： data = np.load(‘path’,allow_pickle=True) 就是加了一个 allow_pickle=True 即可 data=np.load('imdb.npz',allow_pickle=True) import numpy as np data=np.load('imdb.npz',allow_pickle=T
np.load()报错ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
On the road
07-16 658
np.load()报错ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 代码 weights = np.load(local_weights_file, encoding='bytes').item() 报错信息 --------------------------------------------------------------------------- ValueError
使用numpy读取数据时Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False,在load函数中带入 allow_pickle=Ture
qq_43625764的博客
05-16 3168
问题出在np.load()在加载数据时需要带一个参数allow_pickle=True ```# 代码 3-5 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' ## 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = np.load('F:\p_code_inputfile/data/国民经济核算季度数据.
np.load()报错
qq_43510828的博客
02-29 4323
py.load报错 我在练习的时候出现了如下报错，百度了一下，很多人说的numpy版本兼容问题，然后说什么降低numpy版本就OK，然后也有一句话就搞定的，就是直接加一句allow_pickle=True就搞定了，很方便。 解决方案（allow_pickle=True） data=np.load(’./国民经济核算季度数据.npz’,allow_pickle=True) data.files ...
【Python】Anaconda中”Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False”报错如何解决？
○( ＾皿＾)っHiahiahia…的博客
10-11 3150
出错情况： 在Anaconda的Jupyter Notebook和Spyter中用np.load函数读取".npz"可能会出现如下报错： 翻译后的意思是“当allow_pickle=false时无法加载对象数组”） 网上建议的解决办法： 他们不约而同提到了采用降低numpy版本的方法: 故我花了大量时间在dos界面尝试降低版本，但结果都不是很好！（这个因人而异） 实际帮助我解决问题的方法： 在A...
【踩坑记录】使用np.load函数时报错expected str, bytes or os.PathLike object, not unicode，加载数据出错
weixin_44013566的博客
05-19 890
报错代码 一开始因为换了服务器觉得是路径的问题，检查了路径确实不对，但是修改之后依旧还是报错： # 加载数据 roi_dirs = [np.load(dir) for dir in selected_roi] -错误提示 提示：expected str, bytes or os.PathLike object, not unicode’ 解决方案： 提示：加上str，转换成str类型，roi_dirs = [np.load(str(dir)) for dir in selected_roi]
关于出现Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False报错的解决方法
欢迎来到我的博客呐～ github: https://github.com/Penguin-zlh
05-26 1万+
读取文件时出现如下报错： raise ValueError(“Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False”) ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决方法： 我的解决方法，在后面加上 allow_pickle=True 主要原因是numpy版本太高。 Numpy 1.16.3发行版本中说明：“函数np.load（）和np.lib.f
AttributeError: module numpy has no attribute object . `np.object`
热门推荐
m0_67726263的博客
08-06 3万+
numpy版本太高导致的，最新版本通常会改很多东西，直接降低numpy版本就行，一个版本一个版本慢慢试下去就行。这个版本的不行就1.23.0 ，1.22.0，1.21.0一个一个试下去就行了。下载更低版本的numpy。
代码报错：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
weixin_45459911的博客
07-27 301
今天在复现别人代码的时候遇到了这个问题，一般出现这种情况大概率是版本问题，查了一下确实如此。 自己的numpy版本太高了，改成1.6.2，此问题得以解决。 pip install numpy==1.16.2
解决Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
qq_35576225的博客
11-03 288
添加allow_pickle=True
【python】numpy数据load报错
TomRen
06-10 3970
numpy load 数据报错 np.load unicode error
raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
最新发布
07-24
你遇到的错误： ``` ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False ``` 是因为你尝试加载的 `.npy` 文件是一个 **object 类型数组（即包含字符串、混合类型等非数值类型的数据）**，而 `numpy.load()` 默认参数 `allow_pickle=False`，不允许加载这种类型的数据。 --- ### ✅ 解决方法： 你需要在加载时设置参数 `allow_pickle=True`，如下所示： ```python import numpy as np # 加载 .npy 文件时允许加载 object 类型数组 loaded_array = np.load('data_array.npy', allow_pickle=True) print(loaded_array) ``` --- ### ✅ 原因说明： - `.npy` 文件中如果保存的是 **object 类型数组**（例如包含字符串、列表、字典等），会使用 Python 的 `pickle` 协议进行序列化。 - 从 **NumPy 1.16.3 开始，默认 `allow_pickle=False`**，这是出于安全考虑，防止执行恶意的 pickle 数据。 - 所以，**如果你确认文件来源可信**，可以放心使用 `allow_pickle=True`。 --- ### ✅ 示例：保存和加载 object 数组 ```python import numpy as np # 创建一个 object 类型的数组（包含字符串） data_array = np.array([['男', '北京', '正常'], ['女', '上海', '异常']], dtype=object) # 保存为 .npy 文件 np.save('data_array.npy', data_array) # 加载时必须设置 allow_pickle=True loaded_array = np.load('data_array.npy', allow_pickle=True) print("加载后的数组：") print(loaded_array) ``` --- ### ✅ 注意事项： | 情况 | 是否需要 `allow_pickle=True` | 说明 | |------|-------------------------------|------| | 纯数值数组（如 int、float） | ❌ 不需要 | 可以使用默认方式加载 | | 字符串数组、混合类型数组、包含 list/dict 的数组 | ✅ 需要 | 必须设置 `allow_pickle=True` | | 不信任的 `.npy` 文件 | ⚠️ 警惕 | 使用 `allow_pickle=True` 可能存在安全风险 | --- ### ✅ 延伸建议： 如果你希望避免使用 `object` 类型数组，可以考虑： - 对字符串进行 **标签编码（Label Encoding）** - 使用 **独热编码（One-Hot Encoding）** - 将数据保存为 `.csv` 或 `.h5` 等结构化格式 ---
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