pickle

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存储当fitted_clf SK-学习分类，如： joblib.dump(fitted_clf, some_path) 加载它当回内存最喜欢的时间： joblib.load(some_path) 只返回array(['col1', 'col2], dtype=object)的一个数组而不是加载拟合管道。但是，有时我会得到真正的流水线，但不明白为什么这不是一个一致的行为。编辑我认为这与

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加载pickle时出错

无法加载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")) 类型错误：一类字节对象是必需的，而不是 '海峡' 。。也试过： import pickle data=pickle.loa

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在不同的模块中酸洗和取芯

我知道这已被其他一些问题覆盖（Unable to load files using pickle and multipile modules），但我看不出他们的解决方案如何适用于我的情况。这是我的项目结构（尽可能小）： 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个数据框（格式完全一样）保存在我的磁盘上，因为有100个泡菜文件。这些数据帧的长度大约为250,000行。我想将1个数据帧中的所有100个数据帧保存在我的磁盘上，作为1个pickle文件。这是我到目前为止做： 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扩展类型，特别是Numpy数组？

numpy的阵列，作为扩展类型（使用在扩展的C API又名定义），声明Python解释的范围（外附加字段例如data属性，它是一个Buffer Structure，如在numpy的的array interface记载。要能够将其序列化，Python 2的用惯了__reduce__函数作为pickle协议的一部分，如在doc说明，并解释here。但是，即使__reduce__仍然存在在Pytho

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从多个熊猫数据帧创建HDF5

我有100个熊猫数据帧存储在我的电脑上一个目录中的.pkl文件中。我想要浏览所有的数据框并将它们全部保存在1个HDF5文件中。我打算将所有数据帧保存在1个pickle文件中，但我听说HDF5显然更好更快。首先我这样做： path = '/Users/srayan/Desktop/data/Pickle' df = pd.DataFrame() for filename in glob.glo

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XGBRegressor.predict（）在pickle.load（）后返回错误

我已经使用sklearn接口训练了XGBRegressor模型。相关代码如下： 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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复杂类Python腌菜

我正在开发一个Windows服务来监视控制系统的信号。我用两个类（IOSignal和Control）模拟了系统。每个Control实例都有一些与之关联的IOSignals实例。当与特定控件关联的所有IOSignals都处于特定状态时，我希望该服务能够执行某些操作。在我的真实代码中，它将在数据库中注册这个事件。为了解释我的问题，我创建了一个非常简化的版本，我的原始代码。问题是，当它作为服务运行时，

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如何使用泡菜在Python

当执行以下代码加载文件系统上的文件.dataframe： features_df = pickle.loads(open("features.dataframe", "rb")) 其中features.dataframe是文件名，我得到以下错误： TypeError: a bytes-like object is required, not '_io.BufferedReader'

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腌制一个包含pygame的字典。表面物体

所以我有一个名为Images的字典，它存储pygame.Surface对象。我不需要每次运行代码时都需要构建整个字典，我只想从文件中读取它。这是我试图用咸菜和unpickle字典代码： with open('Images.pkl', 'wb') as output: pickle.dump(Images, output, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) with