pickle

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我一直在試圖挽救一個cv2.knearest訓練模型到文件。對於下面的代碼（蟒蛇2） import numpy as np import cv2 from sklearn.datasets import load_digits import pickle from sklearn.externals import joblib samples = np.float32(np.loadtx

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如何批量追加到一個pickle文件

所以我有這個大的數據集的文件，我創建了一個程序，把它們放在一個泡菜文件，但我只有2GB的RAM，所以我不能在整個文件中數組所以我怎麼能在多個批次的陣列追加「的東西數據在陣列內，追加到泡菜文件，清除陣列，重複」我怎麼能做到這一點，感謝

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味酸和sympy表達式的求

我有問題，即酸洗/ sympy表達式在unpickle可能不會返回inital表達，如在下面的例子中 >>>with evaluate(False) : x = atan(sqrt(3)) >>>x atan(sqrt(3)) >>> y = pickle.dumps(x) >>> z = pickle.loads(y) >>> z pi/3 有一種方法，以避免在這個過程中評價？

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如何序列化/存儲在魅力

混合CPabe_BSW07我想存儲在文件中混合cpabe_BSW07加密的密文加密的密文，但我發現酸洗密文時的錯誤： raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__ TypeError: can't pickle Element objects from charm.toolbox.pairinggroup impor

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Python - 保存到Pickle文件中的數據類型保留

我將numpy數組的字典保存到pickle文件。然後取消它們到新的變量。代碼是這樣的：酸洗： # here the variables 'train_dataset', 'train_labels' etc are all np arrays. save = { 'train_dataset': train_dataset, 'train_labels': train_la

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PDB disfunctionality（蟒3.5）上的窗口IPython的控制檯7

我的代碼看起來像 `import pdb import pickle ........ def Abc(a,b): ******** ***** def Xyz(**m): **** **** getIt=pickle.load(open('Link to pickled data','rb')) # unpickling data x=1 y

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加載doc2vec模型時出現EOFError

我無法在我的計算機上加載doc2vec模型，並且出現以下錯誤。但是，當我在其他計算機上加載該模型時，我可以使用該模型。因此，我知道該模型構建正確。我該怎麼做。這是代碼： # coding: utf-8 from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec import gensim.models.doc2vec from gensim.models.doc2

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寫入Pickle文件時發生FileNotFoundError

我在list的某個目錄中取得所有文件名，並且希望將此列表寫入pickle文件。下面是我使用的代碼： import _pickle as pickle with open(filepath+'filenames.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(filenames, f) 這給了我下面的錯誤： --------------------------------

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如何在Ipython控制檯中加載/查看pickle對象的結構？（Windows 7，Spyder，Ipython控制檯）

我正在學習其他程序員編寫的程序。所以我想查看酸洗物品的結構。因爲我需要知道醃製數據的結構，我試圖加載使用Spyder在IPython的泡菜......例如： - import pickle data1 = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j], 'b': ('string', u'Unicode string'), 'c': None} selfref_

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如何將輸出矩陣保存在python中的同一個文件的for循環中，然後使用嶺迴歸

我基本上有一個for循環，其輸出在每次迭代時是一個1000維陣列以及一個矢量標識符[[001 ]，[010]或[100]）。我想將數組和每個迭代的相應向量標識符一起存儲在一個文件中，這樣當我加載文件時，第一列是數組，第二列是標識符。我試圖將其存儲在一個矩陣（說M）：和說： M=np.zeros((1000,2)) for i in range(1000): some operatio