我使用python3来挑选包含文本文本键的字典或使用整数scipy.sparse.lil_matrix的{{1}}（链表）。
该文件是否跨平台（在安装了python3，scipy和numpy的机器上）？
腌制字典是否仅包含文本和numpy数组跨平台？
pickle是跨平台的：Is pickle file of python cross-platform?
numpy的dtype文件格式是跨平台的：Is numpy.save cross platform? ...
如果我手动挑选一个numpy数组，不确定会发生什么。我检查了两台带有intel cpu的不同机器的整数numpy数组，值保持不变。
手动腌制一个numpy数组：
.npy答案 0 :(得分：0)
如果我们不必修复导入，则使用整数dtype手动腌制numpy数组。
这是因为如果一个对象有一个reduce方法，那么pickle会使用它。
numpy.ndarray.__reduce__＆＃39; doc https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.reduce.html
＆＃34; numpy ndarray如何被腌制＆＃34;没有引用源代码：How does Python 3 know how to pickle extension types, especially Numpy arrays?
在启动时，对于浮点数，NaN，Inf，使用协议0的Pickling 不可移植： https://mail.python.org/pipermail/tutor/2010-May/075980.html
关于使用文本协议在python 3.1上进行酸洗浮动的官方文档： https://docs.python.org/3/whatsnew/3.1.html
新算法取决于底层的某些功能 浮点实现。如果找不到所需的功能， 将继续使用旧算法。此外，文字泡菜 协议通过使用旧协议确保跨平台可移植性 算法
用于写入文件的numpy源代码位于format.write_array和npyio.save
（https://github.com/numpy/numpy/blob/v1.13.0/numpy/lib/format.py， https://github.com/numpy/numpy/blob/v1.13.0/numpy/lib/npyio.py#L435-L512）
标题可以保存为文本。
如果pickling参数为true，则数据只是pickle.dump，这是numpy.save的默认值。
在format.write_array中，我发现：
pickle.dump（array，fp，protocol = 2，** pickle_kwargs）
format.py也说：
.npy格式是NumPy for中的标准二进制文件格式 在磁盘上保留单个任意NumPy阵列。格式存储 重构所需的所有形状和dtype信息 即使在具有不同架构的另一台机器上也能正确排列数组。
因此，numpy数组的手动腌制是跨平台的（如果我们不必修复导入），因为np.save也使用pickle并且是跨平台的。
np.save使用协议2.对于两台机器上的两个python 3，pickle.DEFAULT_PROTOCOL为3。