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)

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]}'

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

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)

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!