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

你可以使用Pandas:

import pandas as pd
pd.Series(your_array).to_json(orient='values')

其他回答

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

你可以使用Pandas:

import pandas as pd
pd.Series(your_array).to_json(orient='values')

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()

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]}'