Python中常用的数据处理库NumPy支持读取和保存numpy数组，其中可以通过设置allow_pickle参数来控制是否允许使用pickle序列化。然而，在...

Python中常用的数据处理库NumPy支持读取和保存numpy数组，其中可以通过设置allow_pickle参数来控制是否允许使用pickle序列化。然而，在某些情况下，读取numpy数组时可能会遇到“Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False”这个错误信息，这通常是因为数组中包含了对象类型的元素。

当我们使用numpy.load()函数读取数组时，可以指定allow_pickle参数来设置是否允许使用pickle序列化。默认情况下，该参数为False，表示不允许使用pickle序列化。在这种情况下，如果我们尝试读取包含对象类型元素的数组，将会抛出如上所述的错误。

下面是一个简单的示例代码，模拟了读取一个包含对象类型元素的数组时的错误：

import numpy as np

# 创建一个包含对象类型元素的数组
arr = np.array([1, 2, 'a', {'name': '张三'}], dtype=object)

# 尝试以默认方式读取数组（allow_pickle=False）
np.save('test.npy', arr)

# 抛出错误：Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
np.load('test.npy')

为了解决这个问题，我们可以将allow_pickle参数设置为True，即允许使用pickle序列化。这样，在读取数组时，如果遇到包含对象类型元素的数组，就可以使用pickle将其序列化为字节流，并正确地加载它们。

修改后的示例代码如下：

import