我正在为某些问题构建一组KD-Trees。但是我意识到，如果我设法以某种方式写入然后将它们重新读取并再次阅读它们，则我无需一次又一次地加载文件并构造相同的KD-Trees集。
搜索一点后，我点击了下面的示例，但不确定它在哪里转储文件。如何将其存储在硬盘上到某个示例位置(C： my_file(：
import pickle
import scipy.spatial
tree=scipy.spatial.cKDTree([[1,2,3]])
raw = pickle.dumps(tree)
t2 = pickle.loads(raw)
从该位置保存重新加载后：pickle.load(C:my_fileraw)
甚至有可能吗？还有哪些其他可能的方法？
从文档开始。
然后，您将在此过程中点击此用法：
with open('my_path/my_file.pickle', 'wb') as f:
pickle.dump(tree, f) # pickle.dump != pickle.dumps !
with open('my_path/my_file.pickle', 'rb') as f:
tree = pickle.load(f)
关于泡菜杂项，相对与绝对路径和co。有很多话要说，但是文档是去那里的方式！
(有时您可能会在对象准备好被腌制时遇到问题(再次：Python-docs(。但是，对于Scipy和Sklearn而言，对于大多数有趣的用例，应该可能腌制(
(