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

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' )

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

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]}'

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)