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)

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)

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。

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)

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]}'

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，