Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False的问题

“Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False”的问题一般出现在使用numpy库的load函数时。该问题的产生原因是numpy.load函数默认是禁止加载文件中包含pickle的数据类型的，因为它容易受到恶意代码的攻击。因此，在打开二进制文件时需要通过设置参数allow_pickle=True来解决该问题。

以下是两个具体的示例说明：

示例1：

import numpy as np

#创建一个包含字典数据类型的numpy数组，并将其保存到二进制文件中
data = np.array([{'one':1,'two':2},{'three':3,'four':4}])
np.save('data.npy',data)

#尝试使用np.load方法加载文件失败
try:
    data_load = np.load('data.npy')
except ValueError as e:
    print("ValueError:",e)

#使用allow_pickle=True可以成功加载文件
data_load = np.load('data.npy',allow_pickle=True)

print(data_load)

输出结果：

ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
[{'one': 1, 'two': 2} {'four': 4, 'three': 3}]

在上述示例中，我们首先创建了一个包含字典数据类型的numpy数组，并将其保存到二进制文件中。接着，我们尝试使用np.load方法加载该文件，但却失败了且抛出了ValueError异常。最后，我们将allow_pickle参数设置为True，再次使用np.load方法成功地加载文件，并输出该文件的内容。

示例2：

import numpy as np

#创建一个包含数组数据类型的numpy数组，并将其保存到二进制文件中
data = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('x','int'),('y','int')])
np.save('data.npy',data)

#尝试使用np.load方法加载文件失败
try:
    data_load = np.load('data.npy', allow_pickle=False)
except ValueError as e:
    print("ValueError:",e)

#使用allow_pickle=True可以成功加载文件
data_load = np.load('data.npy', allow_pickle=True)

print(data_load)

输出结果：

ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False
[(1, 2) (3, 4)]

在上述示例中，我们创建一个包含数组数据类型的numpy数组，并将其保存到二进制文件中。接着，我们尝试使用np.load方法加载该文件，但却失败了且抛出了ValueError异常。最后，我们将allow_pickle参数设置为True，再次使用np.load方法成功地加载文件，并输出该文件的内容。