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NumPy:将'np.save()'与'allow_pickle = False'一起使用的后果

根据这里的 NumPy文档,默认情况下会保存一个矩阵allow_pickle=True,此外,它们会告诉这个默认行为可能有什么问题:

allow_pickle:bool,optional
允许使用Python pickles 保存对象数组.禁止泡菜的原因包括安全性(加载腌制数据可以执行任意代码)和可移植性(腌制对象可能无法在不同的Python安装上加载,例如,如果存储的对象需要不可用的库,并且并非所有的pickle数据都兼容Python 2和Python 3).
默认值:True

阅读之后,我当然更愿意使用allow_pickle=False- 但是当它以这种方式使用时,它们并没有说明有什么不同.allow_pickel=True尽管存在缺点,但默认情况下必须使用某些理由.

你能否告诉我你是否使用allow_pickle=False它以及它的表现如何?

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