将具有 Numpy Nd-Array 值的 python 字典写入 Json 文件的有效方法答案

【问题标题】：Efficient way to write a python dictionary with Numpy Nd-Array values into a Json File将具有 Numpy Nd-Array 值的 python 字典写入 Json 文件的有效方法
【发布时间】：2017-11-02 07:12:45
【问题描述】：

如何有效地编写 Python 字典，其中值是 Numpy Nd-Arrays 到 Json 文件？我收到一条错误消息，指出 Numpy Nd-Array 不是 Json-Serializable。有什么办法可以克服吗？

【问题讨论】：

您是否尝试将 Numpy 数组转换为（可能是嵌套的）列表？
是的，可以将 Numpy 数组转换为列表，然后就可以工作了。我的问题是在另一个方向上：有没有更快的方法来实现这个目的，而不需要所有的转换和复制到列表？

标签： python numpy dictionary multidimensional-array

【解决方案1】：

JSON 仅支持有限数量的数据类型。如果要将其他类型的数据存储为 JSON，则需要将其转换为 JSON 接受的数据。 Numpy 数组的明显选择是将它们存储为（可能是嵌套的）列表。幸运的是，Numpy 数组有一个.tolist 方法可以高效地执行转换。

import numpy as np
import json

a = np.array(range(25), dtype=np.uint8).reshape(5, 5) 
print(a)
print(json.dumps(a.tolist()))

输出

[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]
[[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24]]

.tolist 会将数组元素转换为原生 Python 类型（int 或 float），前提是它可以无损地这样做。如果您使用其他数据类型，我建议您在调用 .tolist 之前将它们转换为可移植的。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个可以处理 NumPy 数组的编码器/解码器的完整工作示例：

import numpy
from json import JSONEncoder,JSONDecoder
import json

# ********************************** #

class NumpyArrayEncoder(JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, numpy.ndarray):
            return obj.tolist()
        return JSONEncoder.default(self, obj)

class NumpyArrayDecoder(JSONDecoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, list):
            return numpy.asarray(obj)
        return JSONEncoder.default(self, obj)

# ********************************** #

if __name__ == "__main__":

    # TO TEST

    numpyArrayOne = numpy.array([[11 ,22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99]])
    numpyArrayTwo = numpy.array([[51, 61, 91], [121 ,118, 127]])
    
    # Serialization
    numpyData = {"arrayOne": numpyArrayOne, "arrayTwo": numpyArrayTwo}
    print("Original Data: \n")
    print(numpyData)
    print("\nSerialize NumPy array into JSON and write into a file")
    with open("numpyData.json", "w") as write_file:
        json.dump(numpyData, write_file, cls=NumpyArrayEncoder)
    print("Done writing serialized NumPy array into file")
    
    # Deserialization
    print("Started Reading JSON file")
    with open("numpyData.json", "r") as read_file:
        print("Converting JSON encoded data into Numpy array")
        decodedArray = json.load(read_file, cls=NumpyArrayDecoder)
        
    print("Re-Imported Data: \n")
    print(decodedArray)

【讨论】：