在创建NumPy数组后,并将其保存为Django上下文变量,我在加载网页时收到以下错误:
array([ 0, 239, 479, 717, 952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) is not JSON serializable
这是什么意思?
在创建NumPy数组后,并将其保存为Django上下文变量,我在加载网页时收到以下错误:
array([ 0, 239, 479, 717, 952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) is not JSON serializable
这是什么意思?
当前回答
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()
其他回答
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。
下面是一个为我工作的实现,并删除了所有的nan(假设这些是简单的对象(list或dict)):
from numpy import isnan
def remove_nans(my_obj, val=None):
if isinstance(my_obj, list):
for i, item in enumerate(my_obj):
if isinstance(item, list) or isinstance(item, dict):
my_obj[i] = remove_nans(my_obj[i], val=val)
else:
try:
if isnan(item):
my_obj[i] = val
except Exception:
pass
elif isinstance(my_obj, dict):
for key, item in my_obj.iteritems():
if isinstance(item, list) or isinstance(item, dict):
my_obj[key] = remove_nans(my_obj[key], val=val)
else:
try:
if isnan(item):
my_obj[key] = val
except Exception:
pass
return my_obj
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' )
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!
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)