Python 人脸识别：ValueError:当allow_pickle=False时无法加载对象数组

def read_数组（fp，allow_pickle=False，pickle_kwargs=None）：
版本=读取魔法（fp）
_检查版本（版本）
形状，fortran顺序，数据类型=\读取\数组\头（fp，版本）
如果len（形状）==0：
计数=1
其他：
count=numpy.multiply.reduce（shape，dtype=numpy.int64）
#现在读取实际数据。
如果dtype.hasobject：
#数组包含Python对象。我们需要解开这些数据。
**如果不允许进行酸洗：
raise VALUERROR（“在以下情况下无法加载对象数组”）
“允许\u pickle=False”）**
如果pickle_kwargs为无：
pickle_kwargs={}
尝试：
数组=pickle.load（fp，**pickle\u-kwargs）
除UnicodeError as err外：
#友好的错误消息
raise UnicodeError（“取消勾选python对象失败：%r\n”
“您可能需要传递encoding=选项”
“到numpy.load”%（错误，））
其他：
如果是isfileobj（fp）：
#我们可以使用fast fromfile（）函数。
array=numpy.fromfile（fp，dtype=dtype，count=count）
其他：
array=numpy.ndarray（count，dtype=dtype）
如果dtype.itemsize>0：
#如果dtype.itemsize==0，则没有更多内容可读取
最大读取计数=缓冲区大小//最小（缓冲区大小，dtype.itemsize）
对于范围内的i（0，计数，最大读取计数）：
读取计数=最小值（最大读取计数，计数-i）
read\u size=int（read\u count*dtype.itemsize）
数据=_读取字节（fp，读取大小，“数组数据”）
数组[i:i+read_count]=numpy.frombuffer（数据，dtype=dtype，
计数=读取计数）
如果fortran_顺序：
array.shape=shape[：-1]
array=array.transpose（）
其他：
array.shape=shape
返回数组

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传递给函数的是什么？