NumPy数组不是JSON可序列化的
创buildNumPy数组并将其保存为Django上下文variables后，加载网页时收到以下错误消息：
array([ 0, 239, 479, 717, 952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) is not JSON serializable 这是什么意思？
我经常“对jsonify”np.arrays。 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)
你可以使用pandas ：
import pandas as pd pd.Series(your_array).to_json(orient='values')
我有一个与它的一些numpy.ndarrays嵌套字典类似的问题。
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
这在默认情况下不受支持，但您可以使其工作非常轻松！ 如果您想要返回完全相同的数据，则需要编码几件事：
- 数据本身，你可以得到与
obj.tolist()作为@travelingbones提到。 有时候这可能是够好的。 - 数据types。 我觉得在某些情况下这很重要。
- 如果你假设input的话，可以从上面得到的维数（不一定是2D）确实总是一个“矩形”的网格。
- 内存顺序（行或列）。 这往往不重要，但有时它（例如表演），所以为什么不保存一切？
此外，你的numpy数组可能是你的数据结构的一部分，例如你有一个列表里面有一些matrix。 为此，您可以使用基本上是上述的自定义编码器。
这应该足以实现一个解决scheme。 或者你可以使用json-tricks这样做（并支持其他types）（免责声明：我做到了）。
pip install json-tricks
然后
data = [ arange(0, 10, 1, dtype=int).reshape((2, 5)), datetime(year=2017, month=1, day=19, hour=23, minute=00, second=00), 1 + 2j, Decimal(42), Fraction(1, 3), MyTestCls(s='ub', dct={'7': 7}), # see later set(range(7)), ] # Encode with metadata to preserve types when decoding print(dumps(data))
此外，一些非常有趣的信息进一步列表与数组在Python〜> Python列表与数组 – 何时使用？
可以注意到，一旦我把我的数组转换成一个列表之前，将其保存在一个JSON文件中，在我的部署中，无论如何，一旦我读了这个JSON文件供以后使用，我可以继续使用它的列表forms反对把它转换回数组）。
AND在屏幕上看起来更好（在我看来），就像列表（逗号分隔）和数组（不逗号分隔）一样。
使用上面的@toursbones的.tolist（）方法，我一直在使用（捕捉到我发现的一些错误）：
保存字典
def writeDict(values, name): writeName = DIR+name+'.json' with open(writeName, "w") as outfile: json.dump(values, outfile)
阅读DICTIONARY
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')
希望这可以帮助！
这里是一个实现，为我工作，并删除所有nans（假设这些是简单的对象（列表或字典））：
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
