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pickle是为了序列化/反序列化一个对象的，可以把一个对象持久化存储。
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比如你有一个对象，想下次运行程序的时候直接用，可以直接用pickle打包存到硬盘上。或者你想把一个对象传给网络上的其他程序，可以用pickle打包，然后传过去，那边的python程序用pickle反序列化，就可以用了。
用法上，它主要有两个函数：load和dump，load是从序列化之后的数据中解出来，dump是把对象序列化。看看帮助就好了，很简单的。
一、mat文件
mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件
load('data.mat')
save('data_1.mat','A')
其中，'A'表示要保存的内容。
二、python中读取mat文件
在python中可以使用scipy.io中的函数loadmat()读取mat文件，函数savemat保存文件。
1、读取文件
如上例：
#coding:UTF-8
import scipy.io as scio
dataFile = 'E://data.mat'
data = scio.loadmat(dataFile)
注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。
print type(data)
结果显示
type 'dict'
找到mat文件中的矩阵：
print data['A']
结果显示
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0.36470588 0.90196078 0.99215686 0.99607843 0.99215686 0.99215686
0.78431373 0.0627451 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。。
0.94117647 0.22745098 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.30196078
。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]
格式为：
type 'numpy.ndarray'
即为numpy中的矩阵格式。
2、保存文件
将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中：
dataNew = 'E://dataNew.mat'
scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})
def load_data()括号里应该写形参的名字，比如def load_data(filePath)；
load_data函数内的open的参数也应该是open(filePath,encoding="UTF-8")
dataset=load_data()括号中写需要解析的文件路径
我没有用过pickle模块，从上面的错误来看，问题是出new_man = pickle.load(man_file)这里。
你捕获的两个异常都没有进去，那么你可以再加一段异常捕获，看看具体的错误是什么。
except Exception,e:
print e
python值大于0的数据保存方法：
1、用numpy.save()和numpy.load()函数。
2、用scipy.io.savemat()将数据保存为.mat格式。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是ABC语言的替代品，属于面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。python是人工智能首选的编程语言。