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()

使用NumpyEncoder它将处理json转储成功。NumPy数组不是JSON序列化的

import numpy as np
import json
from numpyencoder import NumpyEncoder
arr = array([   0,  239,  479,  717,  952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) 
json.dumps(arr,cls=NumpyEncoder)

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

我经常“jsonify”np.arrays。首先尝试在数组上使用".tolist()"方法，如下所示:

import numpy as np
import codecs, json 

a = np.arange(10).reshape(2,5) # a 2 by 5 array
b = a.tolist() # nested lists with same data, indices
file_path = "/path.json" ## your path variable
json.dump(b, codecs.open(file_path, 'w', encoding='utf-8'), 
          separators=(',', ':'), 
          sort_keys=True, 
          indent=4) ### this saves the array in .json format

为了“unjsonify”数组使用:

obj_text = codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8').read()
b_new = json.loads(obj_text)
a_new = np.array(b_new)

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))

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)