这只是对json.dumps用法的一个额外提示（这不是问题的答案，而是那些必须转储numpy数据类型的人的一个技巧）：

如果字典中有NumPy数据类型，json.dumps（）需要一个额外的参数，信用转到TypeError:'ndarray'类型的对象不可json序列化，它还将修复TypeError:int64类型的对象不能json序列化等错误：

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    """ Special json encoder for np types """
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (np.int_, np.intc, np.intp, np.int8,
                            np.int16, np.int32, np.int64, np.uint8,
                            np.uint16, np.uint32, np.uint64)):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, (np.float_, np.float16, np.float32,
                              np.float64)):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后运行：

import json

#print(json.dumps(my_data[:2], indent=4, cls=NumpyEncoder)))
with open(my_dir+'/my_filename.json', 'w') as f:
    json.dumps(my_data, indent=4, cls=NumpyEncoder)))

在np.array（）的情况下，您可能还希望返回字符串而不是列表，因为数组被打印为分布在行上的列表，如果您有大或多个数组，则会放大输出。需要注意的是：稍后从转储的字典中访问项以将其恢复为原始数组会更加困难。然而，如果您不介意只使用一个数组字符串，这会使字典更可读。然后交换：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()

具有：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return str(obj)

或者只是：

        else:
            return str(obj)

这只是对json.dumps用法的一个额外提示（这不是问题的答案，而是那些必须转储numpy数据类型的人的一个技巧）：

如果字典中有NumPy数据类型，json.dumps（）需要一个额外的参数，信用转到TypeError:'ndarray'类型的对象不可json序列化，它还将修复TypeError:int64类型的对象不能json序列化等错误：

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    """ Special json encoder for np types """
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, (np.int_, np.intc, np.intp, np.int8,
                            np.int16, np.int32, np.int64, np.uint8,
                            np.uint16, np.uint32, np.uint64)):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, (np.float_, np.float16, np.float32,
                              np.float64)):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

然后运行：

import json

#print(json.dumps(my_data[:2], indent=4, cls=NumpyEncoder)))
with open(my_dir+'/my_filename.json', 'w') as f:
    json.dumps(my_data, indent=4, cls=NumpyEncoder)))

在np.array（）的情况下，您可能还希望返回字符串而不是列表，因为数组被打印为分布在行上的列表，如果您有大或多个数组，则会放大输出。需要注意的是：稍后从转储的字典中访问项以将其恢复为原始数组会更加困难。然而，如果您不介意只使用一个数组字符串，这会使字典更可读。然后交换：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return obj.tolist()

具有：

        elif isinstance(obj, (np.ndarray,)):
            return str(obj)

或者只是：

        else:
            return str(obj)

在将字典作为json写入文件之前，必须使用json库将该字典转换为json字符串。

import json

data = {
    "field1":{
        "a": 10,
        "b": 20,
    },
    "field2":{
        "c": 30,
        "d": 40,
    },
}

json_data = json.dumps(json_data)

此外，您还可以向json数据添加缩进以使其看起来更漂亮。

json_data = json.dumps(json_data, indent=4)

如果要在转换为json之前对密钥进行排序，

json_data = json.dumps(json_data, sort_keys=True)

您也可以使用这两者的组合。

有关更多功能，请参阅此处的json文档

最后，您可以写入一个json文件

f = open('data.json', 'wb')
f.write(json_data)

JSON数据可以按如下方式写入文件

hist1 = [{'val_loss': [0.5139984398465246],
'val_acc': [0.8002029867684085],
'loss': [0.593220705309384],
'acc': [0.7687131817929321]},
{'val_loss': [0.46456472964199463],
'val_acc': [0.8173602046780344],
'loss': [0.4932038113037539],
'acc': [0.8063946213802453]}]

写入文件：

with open('text1.json', 'w') as f:
     json.dump(hist1, f)

对于那些试图转储希腊语或其他“外来”语言（如我），但同时也遇到诸如和平符号（\u262E）等奇怪字符或其他通常包含在json格式数据（如Twitter）中的字符的问题（unicode错误）的人，解决方案可能如下（sort_keys显然是可选的）：

import codecs, json
with codecs.open('data.json', 'w', 'utf8') as f:
     f.write(json.dumps(data, sort_keys = True, ensure_ascii=False))

data是Python字典。在编写之前，需要将其编码为JSON。

使用此选项可获得最大兼容性（Python 2和3）：

import json
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

在现代系统（即Python 3和UTF-8支持）上，您可以使用以下方法编写更好的文件：

import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

请参阅json文档。