python3讀取python2打包的npy文件會報錯，原因是編碼方式不同，所以只要在讀取的時候加上編碼方式即可。
解決方法
docs_train = np.load('./data/20news_clean/train.txt.npy', allow_pickle=True, encoding='bytes')
docs_test = np.load('./data/20news_clean/test.txt.npy', allow_pickle=True, encoding='bytes')
路徑中的文件是python2打包的。
補充：在Python 3中加載Python 2 .npy文件時出錯
我有.npy文件，它們是使用Python 2.7.9和Numpy版本1.11.3通過命令創建的np.save('filename')。這些文件是在外部計算機上生成的，該外部計算機是我們研究所的linux集群的一部分。
我將文件復制到本地計算機上，以便通過導入它們np.load('filename.npy')。在我的本地計算機上，我正在運行帶有Jupyter-Notebook的Python 3.5.2和Numpy版本1.13.0。
本地操作系統是Ubuntu 16.04.2。
當我嘗試在本地加載文件時，出現錯誤：
ValueError: invalid literal for int() with base 16
瀏覽了一些Stackoverflow問題后，我嘗試使用以下方式指定編碼：
np.load('filename.npy',encoding='latin1')
這給出了相同的錯誤。encoding='bytes'產量：
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'
這是Traceback的較大片段：
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in load(file, mmap_mode, allow_pickle, fix_imports, encoding)
417 else:
418 return format.read_array(fid, allow_pickle=allow_pickle,
--> 419 pickle_kwargs=pickle_kwargs)
420 else:
421 # Try a pickle
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/lib/format.py in read_array(fp, allow_pickle, pickle_kwargs)
638 pickle_kwargs = {}
639 try:
--> 640 array = pickle.load(fp, **pickle_kwargs)
641 except UnicodeError as err:
642 if sys.version_info[0] >= 3:
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sympy/core/numbers.py in __new__(cls, num, prec)
823 else:
824 _mpf_ = mpmath.mpf(
--> 825 S.NegativeOne**num[0]*num[1]*2**num[2])._mpf_
826 elif isinstance(num, Float):
827 _mpf_ = num._mpf_
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'
我猜想在Python和Numpy版本之間的轉換時，編碼有問題。關于如何導入文件的任何想法？
解決方案
如中所示，*。npy中數據的存儲方式是什么？，.npy文件為字節碼，如果您在十六進制編輯器中打開一個字節碼，則會看到該文件。
Python 2字節碼.pyc，.pyo文件無法在Python 3中運行，因為虛擬機和編譯器內部版本已隨主要版本更改。
同樣，NumPy的C內部結構和字節碼編譯器在Python 3中也發生了變化，從而破壞了向后兼容性。（這是有意的，因為字節碼并不是要持續那么長時間，或者不能與所創建的版本一起使用。）
這些變更的組成意味著，如果不對Python 3的字節碼解釋器和Python 3的NumPy進行大的更改，和/或從Python 2 NumPy字節碼到Python 3的轉譯器，則無法使用這些Python 2 .npy文件。 Python 3。
正如我之前提到的，這有點像X / Y問題。您不應該依賴.npy文件在各個版本之間工作，因為不能保證它們會保持一致，因為它們本質上是易失性格式（例如Python VM字節碼）。
與其對字節碼進行逆向工程以對其進行調試，不如嘗試獲取生成這些文件的源。
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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