你也可以使用default参数，例如:

def myconverter(o):
    if isinstance(o, np.float32):
        return float(o)

json.dump(data, default=myconverter)

我有一个类似的问题，嵌套字典与一些numpy。ndarray在里面。

def jsonify(data):
    json_data = dict()
    for key, value in data.iteritems():
        if isinstance(value, list): # for lists
            value = [ jsonify(item) if isinstance(item, dict) else item for item in value ]
        if isinstance(value, dict): # for nested lists
            value = jsonify(value)
        if isinstance(key, int): # if key is integer: > to string
            key = str(key)
        if type(value).__module__=='numpy': # if value is numpy.*: > to python list
            value = value.tolist()
        json_data[key] = value
    return json_data

如果你在字典中嵌套了numpy数组，我发现了最好的解决方案:

import json
import numpy as np

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    """ Special json encoder for numpy types """
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, np.floating):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

dumped = json.dumps(data, cls=NumpyEncoder)

with open(path, 'w') as f:
    json.dump(dumped, f)

多亏了这个家伙。

使用json。转储默认kwarg:

Default应该是一个函数，用于无法序列化的对象. ...或引发TypeError

在默认函数中检查对象是否来自模块numpy，如果是，则使用ndarray。对ndarray使用列表，对任何其他numpy特定类型使用.item。

import numpy as np

def default(obj):
    if type(obj).__module__ == np.__name__:
        if isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        else:
            return obj.item()
    raise TypeError('Unknown type:', type(obj))

dumped = json.dumps(data, default=default)

这是一个不同的答案，但这可能有助于那些试图保存数据然后再次读取的人。 有一种方法比泡菜更快更容易。 我试图保存并在pickle dump中阅读它，但在阅读时有很多问题，浪费了一个小时，尽管我正在用自己的数据创建一个聊天机器人，但仍然没有找到解决方案。

Vec_x和vec_y是numpy数组:

data=[vec_x,vec_y]
hkl.dump( data, 'new_data_file.hkl' )

然后你只需读取它并执行以下操作:

data2 = hkl.load( 'new_data_file.hkl' )

可以做简单的for循环检查类型:

with open("jsondontdoit.json", 'w') as fp:
    for key in bests.keys():
        if type(bests[key]) == np.ndarray:
            bests[key] = bests[key].tolist()
            continue
        for idx in bests[key]:
            if type(bests[key][idx]) == np.ndarray:
                bests[key][idx] = bests[key][idx].tolist()
    json.dump(bests, fp)
    fp.close()