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：
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，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！
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