无法加载含稀疏矩阵列表的Pickle文件：ModuleNotFoundError报错求助

我尝试打开一个包含稀疏矩阵列表的Pickle文件，该文件此前多次使用均无问题，但现在出现以下错误：

ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.sparse._arrays'

环境信息 #

• 系统：Windows
• 工具：Anaconda + Jupyter Notebook
• Scipy版本：1.12.0、1.13.0（均出现问题，已多次卸载重装无效）

导入代码 #

import pickle
from scipy.sparse import csr_matrix

1. 强制重装Scipy并清除缓存 #

打开Anaconda Prompt，激活你的工作环境，执行以下命令彻底重装，避免缓存问题：

# pip方式
pip uninstall -y scipy
pip install scipy --no-cache-dir

# 或conda方式
conda uninstall -y scipy
conda clean --all
conda install scipy

2. 验证Scipy模块完整性 #

在Jupyter Notebook中运行以下代码，确认scipy.sparse._arrays模块是否存在：

import scipy
print(scipy.__version__)
try:
    import scipy.sparse._arrays
    print("模块加载成功")
except ModuleNotFoundError as e:
    print(e)

如果仍报错，说明安装包损坏，建议换镜像源重新安装，比如用conda指定清华源：

conda install -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free scipy

3. 修复Pickle文件版本兼容性 #

该错误大概率是因为Pickle文件由旧版本Scipy保存，新版本Scipy内部模块结构变更导致无法识别。可以通过旧版本Scipy重新保存文件：

• 创建临时conda环境安装旧版Scipy：

conda create -n scipy_old python=3.10 scipy=1.11.4
conda activate scipy_old

• 在该环境的Jupyter中加载并重新保存文件：

import pickle
from scipy.sparse import csr_matrix

# 加载旧文件
with open("你的旧文件.pkl", "rb") as f:
    sparse_matrices = pickle.load(f)

# 用高协议重新保存
with open("修复后的文件.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(sparse_matrices, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

之后回到原环境加载修复后的文件即可。

4. 确认Jupyter内核与环境匹配 #

有时候Jupyter使用的内核和安装Scipy的环境不一致，执行以下代码查看当前环境的Scipy路径：

import scipy
print(scipy.__file__)

如果路径和你的工作环境不符，重新关联内核：

conda activate 你的工作环境
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=你的环境名称

然后在Jupyter Notebook中切换到对应的内核。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lifeisafartinthewind