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
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)
其他回答
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)
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)
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。