


Python 3.6のロードピクルスファイルエラーmodulenotfounderror:ピクルスファイル「__builtin__」をロードした場合はどうすればよいですか?
Python 3.6環境でピクルスファイルをロードすると、 ModuleNotFoundError: No module named '__builtin__'
に遭遇しませんでした。それを解決する方法は?
この記事では、PITHON 3.6.12環境に.pkl
ファイルをロードするためにPickleを使用するときに発生するこのエラーのソリューションを分析および提供します。ユーザーがtest.py
ファイルにm30k_deen_shr.pkl
ファイルをロードしようとするとします(プロジェクトディレクトリ構造は省略されています)。
エラーの理由は、 __builtin__
モジュールです。これはPython 2.xのモジュールであり、その機能はPython 3.xのbuiltins
モジュールに統合されています。したがって、このエラーは、ロードされた.pkl
ファイルがPython 2.xで生成される可能性が最も高いことを示しています。
ピクルファイルは、Pythonバージョンに強く関連しています。さまざまなPythonバージョンがピクルスの形式を異なる方法で処理するため、Python 3.xがPython 2.xによって生成された.pkl
ファイルを正しく解析できなくなります。
解決:
ファイルの確認ソース:
m30k_deen_shr.pkl
ファイルの生成されたコードに使用されるPythonバージョンを確認します。 Python 2.xの場合は、ファイルを生成するためにPython 3.xを再使用する必要があります。正しい書き込みモードを使用する:ピクルを使用してファイルを書き込むときは、
wb
モード(open(..., 'wb')
)を使用して、テキストモードの書き込みによるラインブレークなどの問題を回避してください。.pkl
ファイルを再生します: python 3.xコードを使用してデータを再処理し、.pkl
ファイルにシリアル化します。 Python 3.x環境でシリアル化操作を実行してください。
上記の手順を完了した後、Python 3.6環境に.pkl
ファイルを再度ロードしてModuleNotFoundError: No module named '__builtin__'
を解決してみてください。
以上がPython 3.6のロードピクルスファイルエラーmodulenotfounderror:ピクルスファイル「__builtin__」をロードした場合はどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

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numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc


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