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()

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)

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

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)

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)

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，