NumPy数据保存与加载，解决load返回None的技巧

使用NumPy保存和加载数据时，有时`numpy.load`函数会返回`None`值，导致程序出错。这通常发生在加载包含`None`值的`.npz`文件时，因为`numpy.load`默认`allow_pickle=False`，无法加载Python对象（如`None`）。本文分析了`numpy.load`返回`None`的原因，并提供了解决方案：在`numpy.load`函数中设置`allow_pickle=True`，允许加载包含Python对象的数组。但需注意，启用`allow_pickle=True`存在安全风险，仅在数据来源可靠时使用。

在使用NumPy保存和加载数据时，有时会遇到numpy.load函数返回None值的情况，导致程序报错。本文将分析此问题的原因并提供解决方案。

问题通常出现在尝试加载包含None值的.npz文件时。例如，使用numpy.savez_compressed函数保存包含None值的变量到文件中，然后直接用numpy.load加载并访问该变量，会引发ValueError: object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False错误。

这是因为numpy.load默认情况下allow_pickle=False，不允许加载包含Python对象的数组（例如None、列表、字典等）。None在NumPy中被视为Python对象，因此numpy.load无法直接处理。

解决方法是在调用numpy.load时，显式设置allow_pickle=True参数：

import numpy

limit = None

numpy.savez_compressed('123.npz', limit=limit)

d = numpy.load('123.npz', allow_pickle=True)  # 设置 allow_pickle=True
limit = d['limit'] if 'limit' in d else None # 安全地获取limit值

通过设置allow_pickle=True，允许numpy.load加载包含Python对象的数组，从而成功加载None值。 注意，我们添加了安全检查if 'limit' in d else None，以防'limit'键不存在。

numpy.load的allow_pickle参数控制是否允许加载包含Python对象的数组。allow_pickle=False (默认) 提高安全性，但限制了可加载数据的类型；allow_pickle=True允许加载包含Python对象的数据，但存在安全风险，因为加载不受信任的数据可能执行恶意代码。 因此，仅当数据来源安全可靠时才应使用allow_pickle=True。

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