默认情况下不支持这一点，但是您可以很容易地让它工作!如果你想要返回完全相同的数据，有几个东西你需要编码:

数据本身，您可以通过obj.tolist()获得，如@travelingbones所述。有时这可能已经足够好了。 数据类型。我觉得这在很多情况下很重要。 维度(不一定是2D)，如果你假设输入确实总是一个“矩形”网格，可以从上面得到。 内存顺序(行或列为主)。这通常并不重要，但有时很重要(例如性能)，所以为什么不保存所有内容呢?

此外，你的numpy数组可以是你的数据结构的一部分，例如，你有一个包含一些矩阵的列表。为此，你可以使用一个自定义编码器，基本上做上述。

这应该足以实现解决方案。或者你可以使用json-tricks，它可以做到这一点(并支持各种其他类型)(免责声明:是我做的)。

pip install json-tricks

Then

data = [
    arange(0, 10, 1, dtype=int).reshape((2, 5)),
    datetime(year=2017, month=1, day=19, hour=23, minute=00, second=00),
    1 + 2j,
    Decimal(42),
    Fraction(1, 3),
    MyTestCls(s='ub', dct={'7': 7}),  # see later
    set(range(7)),
]
# Encode with metadata to preserve types when decoding
print(dumps(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。

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' )

存储为JSON一个numpy。Ndarray或任何嵌套列表组合。

class NumpyEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)
json_dump = json.dumps({'a': a, 'aa': [2, (2, 3, 4), a], 'bb': [2]}, 
                       cls=NumpyEncoder)
print(json_dump)

将输出:

(2, 3)
{"a": [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], "aa": [2, [2, 3, 4], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]], "bb": [2]}

从JSON中恢复:

json_load = json.loads(json_dump)
a_restored = np.asarray(json_load["a"])
print(a_restored)
print(a_restored.shape)

将输出:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

此外，还有一些关于Python中的列表与数组的非常有趣的信息~> Python列表与数组-何时使用?

可以注意到，一旦我在将数组保存到JSON文件中之前将其转换为列表，无论如何，在我现在的部署中，一旦我读取该JSON文件以供以后使用，我就可以继续以列表形式使用它(而不是将其转换回数组)。

在我看来，AND在屏幕上作为一个列表(逗号分隔)比数组(非逗号分隔)看起来更好。

使用上面的@travelingbones的.tolist()方法，我一直在使用这样的方法(捕捉一些我发现的错误):

保存字典

def writeDict(values, name):
    writeName = DIR+name+'.json'
    with open(writeName, "w") as outfile:
        json.dump(values, outfile)

读字典

def readDict(name):
    readName = DIR+name+'.json'
    try:
        with open(readName, "r") as infile:
            dictValues = json.load(infile)
            return(dictValues)
    except IOError as e:
        print(e)
        return('None')
    except ValueError as e:
        print(e)
        return('None')

希望这能有所帮助!

如果其他人的代码(例如模块)正在执行json.dumps()，其他答案将不起作用。这种情况经常发生，例如，web服务器自动将其返回响应转换为JSON，这意味着我们不能总是更改JSON .dump()的参数。 这个答案解决了这个问题，并且基于一个(相对)新的解决方案，适用于任何第三方类(不仅仅是numpy)。

TLDR

PIP安装json_fix

import json_fix # import this anytime before the JSON.dumps gets called
import json

# create a converter
import numpy
json.fallback_table[numpy.ndarray] = lambda array: array.tolist()

# no additional arguments needed: 
json.dumps(
   dict(thing=10, nested_data=numpy.array((1,2,3)))
)
#>>> '{"thing": 10, "nested_data": [1, 2, 3]}'