pickle

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存儲當fitted_clf SK-學習分類，如： joblib.dump(fitted_clf, some_path) 加載它當回內存最喜歡的時間： joblib.load(some_path) 只返回array(['col1', 'col2], dtype=object)的一個數組而不是加載擬合管道。但是，有時我會得到真正的流水線，但不明白爲什麼這不是一個一致的行爲。編輯我認爲這與

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加載pickle時出錯

無法加載pickle文件。我使用Python 3.5 import pickle data=pickle.load(open("D:\\ud120-projects\\final_project\\final_project_dataset.pkl", "r")) 類型錯誤：一類字節對象是必需的，而不是 '海峽' 。。也試過： import pickle data=pickle.loa

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在不同的模塊中酸洗和取芯

我知道這已被其他一些問題覆蓋（Unable to load files using pickle and multipile modules），但我看不出他們的解決方案如何適用於我的情況。這是我的項目結構（儘可能小）： classify-updater/ ├── main.py └── updater ├── __init__.py └── updater.py cla

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在Python中添加泡菜文件

我有100個數據框（格式完全一樣）保存在我的磁盤上，因爲有100個泡菜文件。這些數據幀的長度大約爲250,000行。我想將1個數據幀中的所有100個數據幀保存在我的磁盤上，作爲1個pickle文件。這是我到目前爲止做： path = '/Users/srayan/Desktop/MyData/Pickle' df = pd.DataFrame() for filename in glob.g

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Python 3如何知道如何pickle擴展類型，特別是Numpy數組？

numpy的陣列，作爲擴展類型（使用在擴展的C API又名定義），聲明Python解釋的範圍（外附加字段例如data屬性，它是一個Buffer Structure，如在numpy的的array interface記載。要能夠將其序列化，Python 2的用慣了__reduce__函數作爲pickle協議的一部分，如在doc說明，並解釋here。但是，即使__reduce__仍然存在在Pytho

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從多個熊貓數據幀創建HDF5

我有100個熊貓數據幀存儲在我的電腦上一個目錄中的.pkl文件中。我想要瀏覽所有的數據框並將它們全部保存在1個HDF5文件中。我打算將所有數據幀保存在1個pickle文件中，但我聽說HDF5顯然更好更快。首先我這樣做： path = '/Users/srayan/Desktop/data/Pickle' df = pd.DataFrame() for filename in glob.glo

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XGBRegressor.predict（）在pickle.load（）後返回錯誤

我已經使用sklearn接口訓練了XGBRegressor模型。相關代碼如下： def xgb_regressor_wrapper(X_train, y_train): xgb_regressor = XGBRegressor(objective='reg:linear', n_estimators=1000, learning_rate=0.01, base_score=0.005)

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複雜類Python醃菜

我正在開發一個Windows服務來監視控制系統的信號。我用兩個類（IOSignal和Control）模擬了系統。每個Control實例都有一些與之關聯的IOSignals實例。當與特定控件關聯的所有IOSignals都處於特定狀態時，我希望該服務能夠執行某些操作。在我的真實代碼中，它將在數據庫中註冊這個事件。爲了解釋我的問題，我創建了一個非常簡化的版本，我的原始代碼。問題是，當它作爲服務運行時，

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如何使用泡菜在Python

當執行以下代碼加載文件系統上的文件.dataframe： features_df = pickle.loads(open("features.dataframe", "rb")) 其中features.dataframe是文件名，我得到以下錯誤： TypeError: a bytes-like object is required, not '_io.BufferedReader'

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醃製一個包含pygame的字典。表面物體

所以我有一個名爲Images的字典，它存儲pygame.Surface對象。我不需要每次運行代碼時都需要構建整個字典，我只想從文件中讀取它。這是我試圖用鹹菜和unpickle字典代碼： with open('Images.pkl', 'wb') as output: pickle.dump(Images, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) with