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
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
其他回答
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]}'
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。
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!
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)
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()