ValueError:当保存到PostgreSQL数据库时，ndarray不是Pickle.dumps()的C连续错误
ValueError是Python中的一个异常类，表示数值错误。在这个问题中，出现了一个ValueError异常，错误信息是"当保存到PostgreSQL数据库时，ndarray不是Pickle.dumps()的C连续错误"。
这个错误通常发生在将ndarray对象保存到PostgreSQL数据库时，使用Pickle.dumps()函数进行序列化时出现的。ndarray是NumPy库中的一个重要数据结构，用于存储多维数组。Pickle.dumps()函数是Python中的序列化函数，用于将对象转化为字节流。
出现这个错误的原因是ndarray对象在保存到PostgreSQL数据库时，需要进行序列化操作。而ndarray对象在内存中的存储方式是C连续的，即数据在内存中是按照连续的方式存储的。然而，Pickle.dumps()函数在序列化时要求对象是连续存储的，因此如果ndarray对象不是C连续的，就会出现这个错误。
解决这个问题的方法是使用NumPy库中的ndarray.tobytes()函数将ndarray对象转化为字节流，然后再保存到PostgreSQL数据库中。ndarray.tobytes()函数可以将ndarray对象转化为C连续的字节流。
以下是一个示例代码，展示了如何解决这个问题：
import numpy as np
import psycopg2
from psycopg2.extensions import register_adapter, AsIs
# 注册ndarray对象的适配器
def adapt_numpy_array(arr):
return AsIs(arr.tobytes())
register_adapter(np.ndarray, adapt_numpy_array)
# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_username", password="your_password", host="your_host", port="your_port")
# 创建一个游标对象
cur = conn.cursor()
# 创建一个表格
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (id serial PRIMARY KEY, data bytea)")
# 创建一个ndarray对象
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将ndarray对象转化为字节流
data = arr.tobytes()
# 插入数据到表格中
cur.execute("INSERT INTO my_table (data) VALUES (%s)", (data,))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和连接
cur.close()
conn.close()在这个示例代码中，我们首先注册了一个适配器，将ndarray对象适配为C连续的字节流。然后，我们连接到PostgreSQL数据库，创建一个表格。接下来，创建一个ndarray对象，并使用ndarray.tobytes()函数将其转化为字节流。最后，将字节流插入到表格中，并提交事务。
这样，就可以避免"ValueError:当保存到PostgreSQL数据库时，ndarray不是Pickle.dumps()的C连续错误"的问题，并成功将ndarray对象保存到PostgreSQL数据库中。
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但这返回了一个错误："IOError:文件对象不可查找。无法传输“。
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numpy.ndarray.tofile(P,f, sep=",", format="%s") #outputing the array to a file object f
cloud.bucket.putf(f,
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浏览 25提问于2019-11-17得票数 0
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浏览 2提问于2014-02-26得票数 14
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浏览 0提问于2021-03-15得票数 0
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我正在拼命地编写一个包装器来调用一个C函数，该函数：
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在我所附的代码中，我放置了两个正在尝试从python中访问的函数。第一个函数SurfInfo调用C函数PosAndTgtSurfVec，这个函数按预期工作。为了使它工作，我使用了。问题在于第二个包装函数Surf2Surf，它调用C函数SurfToSurf。注意，我不能修改C函数。
代码如下：
import cython
cimport numpy as np
import numpy as np
from cython cimport view
from cpy
浏览 3提问于2017-11-03得票数 2
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我想将未知string长度的输入保存到数组中。我如何使它的结果如下：
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into2ndarray = 2;
break;
case &
浏览 5提问于2020-02-10得票数 1
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select
date_trunc('month', created_date)::date as month,
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from
浏览 0提问于2022-12-06得票数 3
设置scipy稀疏数组A[0,:] = np.ones()的第一行工作得很好，
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这是scipy 1.5.2中的一个错误，还是我没有找到描述这个问题的文档？
9月13日回答:这是一个已知的错误区域，请参阅和最新的。然而，我还没有用这个测试过A[:,0]。
""" scipy sparse A[:,0] = ndarray ValueError """
# sparse A[0,:] = ndarray works, sparse A[:,0] = ndarray
浏览 6提问于2020-09-11得票数 1
我使用PostgreSQL创建我的数据库并将我的用户列表保存到数据库中，当我试图通过jdbc连接db时，我得到了这样的错误：
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我使用"JDBC41 Postgresql驱动程序，版本9.3-1102“来自PostgreSQL网站。这是我的密码：
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
publ
浏览 1提问于2014-11-05得票数 4
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1回答
通过套接字发送Python对象
、、、、
我有个问题然后通过套接字发送一个列表，
它必须是类似字节的对象，好的，我可以转换它。
字符串，然后执行.encode("utf-8")，但问题是
在这里，它是字符串，很难重建它。
列表来自字符串，literal_eval()来自ast库
没有用，那我就有了这样的事情：
[("Something", datetime.datetime(2021, 12, 11, 0, 0))]
这就是问题所在，我必须拥有那些东西，而我的
问题是如何发送python对象而不需要
将其转换为字符串，或类似于某种对象。
像JSON这样的符号？
这可以在基本套接字服务器上进行测试。
。
浏览 9提问于2021-12-11得票数 0
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1回答
我有一本字典，根据
sys.getsizeof(myDictionary)
当我将它保存到带有泡菜的文件中时
with open("dictionary.txt", "wb") as fp: #Pickling
pickle.dump(myDictionary, fp)
突然间它的大小大约是100 in
我有可能得到字典的确切二进制表示并将其保存到文件中吗？然后再以字典的形式访问这个文件？
或者如果这是不可能的，也许用另一种编程语言是可能的？重要的是让文件尽可能小
浏览 4提问于2017-12-05得票数 1
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1回答
我试图在python中使用泡菜保存SVR模型。但是，在第一次尝试时，引发了一个ValueError：
ValueError: pickle protocol must be <= 2
我试图通过这样显式地传递一个参数来解决这个错误：
s = pickle.dumps(w, open('svm.p', 'wb'), protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
但是现在我收到了一个TypeError：
TypeError: dumps() got multiple values for keyword argument 'pro
浏览 4提问于2015-02-13得票数 0
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我发现了一个非常好的Python模块，叫做Trueskill。
我的问题是，我不知道如何保存评分到我的数据库，并加载回来(我知道如何张贴到mysql和一切)。我得到了一个trueskill对象，我需要将其转换为str，以便将其保存到mysql。我不能把它序列化。
示例如下
player1 = Rating()
print player1
trueskill.Rating(mu=25.000, sigma=8.333)
浏览 0提问于2013-09-05得票数 1
2回答
我有一个矩阵A和B，我想要这两个矩阵的乘积。这是我的python代码。
import numpy as np
def matrix_multiplication(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray:
n, m_a = a.shape
m_b, p = b.shape
c = np.zeros((n, p))
if m_a != m_b:
raise ValueError('Dimensions of the Matrix A and B are not compatable
浏览 4提问于2019-11-16得票数 2
我用cython编写了以下函数来估计日志的可能性
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def likelihood(double m,
double c,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] r_mpc not None,
np.ndarray[np.double_t, ndim=1, mode='c'] gtan not None,
浏览 1提问于2014-11-06得票数 27
回答已采纳
我有一个具有以下签名的函数：
fn create_something( ... ) -> ndarray::ArrayBase<ndarray::OwnedRepr<f64>, ndarray::Dim<[usize; 2]>> {
// Does stuff
}
然后调用这个函数，并将数据保存到一个HDF5文件中：
let data = create_something( ... );
let file = hdf5::File::create("./output/example.h5"); // open for wri
浏览 8提问于2022-01-03得票数 1
2回答
我有一些用dtype=object存储为numpy数组的数据，我希望提取一列列表并将其转换为numpy数组。这似乎是一个简单的问题，但我发现解决这个问题的唯一方法是将整个事件重命名为一个列表，然后将其重命名为一个numpy数组。还有更多的琵琶方法吗？
import numpy as np
arr = np.array([[1, ['a', 'b', 'c']], [2, ['a', 'b', 'c']]], dtype=object)
arr = arr[:, 1]
print(arr)
# [
浏览 3提问于2016-10-25得票数 11
回答已采纳
b=ndimage.gaussian_filter(imagefile,5)
作为python的新手，我不能弄清楚这一点。
如何将b保存为图像，b的类型是'numpy.ndarray'？
我试过了，
1.
im = Image.fromarray(b)
im.save("newfile.jpeg")
Error: TypeError("Cannot handle this data type")
2.
imsave('newfile.jpg', b)
Error: ValueError: 'arr'
浏览 2提问于2012-12-11得票数 8
回答已采纳
1回答
目前，我正在创建用于存储大型NumPy数组的.npz压缩文件。因此，每次我需要从文件加载数组时，由于这是一个频繁的过程，我考虑将NumPy数组存储在数据库中。我使用的是PostgreSQL数据库。
浏览 29提问于2020-08-30得票数 0
回答已采纳
我试图用以下代码将.mat文件转换为csv -
from scipy.io import loadmat
import pandas as pd
data1=loadmat(r"C:\Users\ansha\Downloads\OneDrive_1_830_2022\HTS_C1_SN09_all_08.11.2019.mat")
data1={k:v for k,v in data1.items() if k[0]!="_"}
df1=pd.DataFrame({k:pd.Series(v[0])for k ,v in data1.items()})
df1.
浏览 6提问于2022-08-30得票数 0
我在python中有一个列表X，每个列表包含20000个维度为(100,100,3)的图像。每个图像的类型都是numpy.ndarray。我希望使用Tensorflow中的model.fit(X)输入这组图像作为CNN模型的训练向量。但是，这样做会产生以下错误： ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'numpy.ndarray'>"
浏览 32提问于2020-10-02得票数 2
回答已采纳
尝试对ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject执行import fastparquet as fp操作时出现以下错误 请帮我解决这个问题。
浏览 262提问于2021-10-27得票数 0
我目前正致力于可视化一些图像，并发现了opencv的cv2.矩形的怪异行为：
当输入图像是np.ndarray时，比如说arr，cv2.矩形()返回一个np.ndarray，而arr是用一个矩形绘制的。
当输入图像是arr的某种变体，如arr[:，:，2，0，1]时，cv2.矩形()返回一个cv2.UMat，而不绘制矩形。
我目前的环境是：
Python 3.7
Opencv 4.1
以下是密码：
首先生成随机图像。
import numpy as np
import cv2
import copy
img = np.random.randint(
浏览 0提问于2019-08-21得票数 16
当我在Cython中从一种类型投射到另一种类型时，我遇到了一个非常奇怪的错误。例如，当我编写以下convert_test.pyx时：
cimport cython
import numpy as np
cimport numpy as np
DTYPE = np.float32
ctypedef np.float32_t DTYPE_t
def convert_to_int(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] float_matrix):
cdef np.ndarray[np.int, ndim=2] int_matrix=float_matrix.astype
浏览 3提问于2017-07-06得票数 0
回答已采纳
Numpy ndarray必须具有相同类型的所有元素，而同一级别上的所有子数组必须具有相同的长度。这些属性也是C多维数组的属性。numpy ndarray之所以拥有这些属性，纯粹是因为它是在C数组之上实现的吗？创建快速多维数组实现真的需要这些属性吗？
浏览 6提问于2022-05-21得票数 3
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我在numpy中发现了以下奇怪之处，这可能是也可能不是bug：
import numpy as np
dt = np.dtype([('tuple', (int, 2))])
a = np.zeros(3, dt)
type(a['tuple'][0]) # ndarray
type(a[0]['tuple']) # ndarray
a['tuple'][0] = (1,2) # ok
a[0]['tuple'] = (1,2) # ValueError: shape-mismatch on array
浏览 0提问于2012-02-28得票数 16
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3回答
我使用该模型对一组数据进行了1000次迭代的分类器训练：
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=1000, learning_rate=0.05, subsample=0.1, max_depth=3)
clf.fit(X, y, sample_weight=train_weight)
现在，我想将迭代次数增加到2000年。所以我想：
clf.set_params(n_estimators=2000, warm_start=True)
clf.fit(X, y, sample_weight=train_weight)
但我得到了以下错误：
浏览 6提问于2016-03-02得票数 3
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1回答
我经常下载(geo) tiff文件，将它们保存到一个临时磁盘空间，然后使用读取数据，得到一个numpy.ndarray，然后我可以分析。
例如，使用
import os
from requests import get
from rasterio import open as rasopen
req = get(url, verify=False, stream=True)
if req.status_code != 200:
raise ValueError('Bad response from NAIP API request.')
temp = os.path.
浏览 1提问于2018-03-21得票数 1
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1回答
Python如何处理数据的参考？
、、、、
我有一个<class‘字节’>列表，它由一个16位PCM值<class 'int'>组成.该列表是直接读取16位PCM波文件段的结果。然后，我从已构建的列表中创建了一个numpy数组，以将其保存为一个单独的波形文件进行培训，但是wavfile.write()总是失败，因为16位PCM数据在某种程度上是错误的，例如：
wavfile.write(savepath + 'wave_speechsegment_' + str(wavecnt) + '.wav', sr, nparray.astype(np.int16))生成Va
浏览 8提问于2021-12-21得票数 0
我有一个Rails应用程序，它有两个数据库后端-- PostgreSQL和MemSQL (与MySQL兼容的分析数据库)。
如何设置一个Model，使其同时保存到两个数据库，以便在这两个数据库上执行CREATE、UPDATE和DELETE语句，并且只在PostgreSQL上执行SELECT查询？
换句话说，如何使用相同的ActiveRecord模型来维护两个数据库后端总是相同的？
浏览 3提问于2017-09-10得票数 1
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我有一个使用SpringBoot1.52版本的java web应用程序，在application.properties文件中，我有这个配置来连接到postgresql。
spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/test_utf8
我有一个用Hibernate表示表的模型类：
@Entity
@Table(name = "coverage")
@Inheritance(strategy = InheritanceType.JOINED)
public class Coverage implements Seri
浏览 4提问于2020-07-28得票数 0
我试图将来自一个DataFrame (df2)的标签应用到另一个DataFrame的值(df1)中，这取决于一个DataFrame列中的另一个值，以便在另一个DataFrame中的两个列定义的间隔内降落。
这是密码，
import pandas
import numpy
df1 = pandas.DataFrame( { 'a' : [1,2,3,4,5,6], 'b' : True } )
df2 = pandas.DataFrame( { 'c1':[ 2.0,3.1,5.2] , 'c2': [2.5,4.6,7.1] ,
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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3回答
在我的应用程序模型中，我使用IntegerRangeField字段：
from django.db import models
from django.contrib.postgres.fields import IntegerRangeField
from django.contrib.postgres.validators import RangeMinValueValidator, RangeMaxValueValidator
from psycopg2.extras import NumericRange
class MyModel(models.Model):
...
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
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对于搜索函数，我希望将django查询保存到数据库中&稍后执行它。我已经将查询保存在一个表(Company，其中有id，qryText)中，如下所示。django查询被保存为string。
qrySaved = (AND: ('code__in', ['10', '11', '12']), ('color__in', ['1', '2', '3']))
我无法像这样执行
q = Company.objects.get(id=1)
Car.objects.fil
浏览 7提问于2017-01-28得票数 2
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1回答
我正在尝试skimage.io.imread()一个以前写入tempfile.TemporaryFile()的图像(为了具体起见，可以说是一个tiff文件)。然而，skimage抱怨说
ValueError: Cannot determine type of file b'<_io.BufferedRandom name=6>'
我这样做是因为另一个程序将图像写入标准输出。我使用subprocess.check_output收集它并将其写入临时文件，从而避免将映像保存到磁盘。
有没有人知道如何实现这一点，或者有更好的想法来将stdout中的图像转换为pytho
浏览 0提问于2015-07-02得票数 0
我试着解决下一个问题
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import sparse
X1 = sparse.rand(10, 10000)
df = pd.DataFrame({ 'a': range(10)})
实际上，我从X1获得了TfidfVectorizer，但为了简洁起见，我放弃了代码。
我想应用sparse.hstack在回归中使用这两个变量。我把熊猫换成了numpy.ndarray，如下所示
X2 = df['a'].as_matrix()
type(X2)
numpy.ndar
浏览 10提问于2016-10-23得票数 0
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跟进的问题
当将Cython中的numpy.ndarrays传递给只处理连续数组的C函数时，执行以下操作是否有区别：
np.ndarray[double, ndim=1, mode="c"] arr = np.ascontiguousarray(np.array([1,2,3],dtype=float))
和
np.ndarray[double, ndim=1, mode="c"] arr = np.asarray(np.array([1,2,3],dtype=float), order="c")
两者都有必要吗？np.ascontiguous是
浏览 6提问于2014-02-28得票数 8
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2回答
我必须使用函数(myAPI.readArr)，它在失败时返回标量、numpy.ndarray或Py_None。
这种方法适用于失败：
data = myAPI.readArr(arg1, arg2)
if not data:
raise Exception("Problem!")
但是，对于有效的论点，我得到：
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
我怎样才能确认通话是否成功？
浏览 1提问于2015-04-20得票数 0
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我正在尝试将Python2代码转换为Python3。我在Python2.7中使用了pickle.loads函数，根据其文档，该函数执行以下操作(https://docs.python.org/2.7/library/pickle.html)： pickle.loads(string)
Read a pickled object hierarchy from a string. Characters in the
string past the pickled object’s representation are ignored. 然而，它在Python3(https://docs.pyt
浏览 27提问于2019-04-22得票数 1
回答已采纳
3回答
在我的中，我学会了就地调整一个子类ndarray的大小。干净利落。不幸的是，当我试图调整大小的数组是计算的结果时，这不再起作用：
import numpy as np
class Foo(np.ndarray):
def __new__(cls,shape,dtype=np.float32,buffer=None,offset=0,
strides=None,order=None):
return np.ndarray.__new__(cls,shape,dtype,buffer,offset,strides,order)
d
浏览 1提问于2013-03-15得票数 10
回答已采纳
我发现很难找到postgresql数据库的多主机(至少支持3到4个主机)复制包。
pgcluster是否支持postgresql 9.0版本？
浏览 1提问于2011-05-20得票数 0
我有一个python脚本，它创建了一些对象。我希望能够将这些对象保存到postgres数据库中，以便以后使用。
我的想法是，我可以提取一个对象，然后将它存储在数据库中的一个字段中。但我正在讨论如何存储、检索和使用这些数据。
我尝试将泡菜二进制字符串存储为text，但我无法解决如何对其进行编码/转义。然后，如何以二进制字符串的形式加载字符串以进行解密。
我尝试过用bytea和不使用psycopg2.Binary(data)来存储数据。然后读入缓冲区，用base64.b64encode(result)进行编码，但结果不一样，不能被清除。
有没有一种简单的方法可以在SQL (postgres)数据库
浏览 0提问于2019-08-24得票数 5
Python3.8中的PyCharm
pydicom==2.1.2
numpy==1.20.2
当调用pydicom时，我得到以下错误：ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject
尝试升级/重新安装pydicom，重新安装numpy。
浏览 15提问于2022-11-07得票数 -1
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