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()

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)

你可以使用Pandas:

import pandas as pd
pd.Series(your_array).to_json(orient='values')

TypeError: array([[0.46872085, 0.67374235, 1.0218339, 0.13210179, 0.5440686, 0.9140083, 0.58720225, 0.2199381]]， dtype=float32)不是JSON可序列化的

当我试图将数据列表传递给model.predict()时抛出了上述错误，当我期待json格式的响应时。

> 1        json_file = open('model.json','r')
> 2        loaded_model_json = json_file.read()
> 3        json_file.close()
> 4        loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
> 5        #load weights into new model
> 6        loaded_model.load_weights("model.h5")
> 7        loaded_model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
> 8        X =  [[874,12450,678,0.922500,0.113569]]
> 9        d = pd.DataFrame(X)
> 10       prediction = loaded_model.predict(d)
> 11       return jsonify(prediction)

但幸运的是找到了提示来解决抛出的错误 对象的序列化仅适用于以下转换 映射应该以以下方式进行 Object - dict Array - list 字符串-字符串 整数-整数

如果你向上滚动到第10行 forecast = loaded_model.predict(d)这行代码生成输出的位置 类型数组数据类型，当你试图转换数组json格式它是不可能的

最后，我发现解决方案只是通过转换获得的输出到类型列表由 以下代码行

预测= loaded_model.predict(d) Listtype = predict .tolist() 返回jsonify (listtype)

Bhoom !最终得到了预期的产量，

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)

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]}'