将嵌套字典中的 numpy 数组转换为列表，同时保留字典结构答案

【问题标题】：Convert numpy arrays in a nested dictionary into list whilst preserving dictionary structure将嵌套字典中的 numpy 数组转换为列表，同时保留字典结构
【发布时间】：2013-03-30 08:42:06
【问题描述】：

我正在寻找一种方法，如何将包含 numpy 数组的嵌套字典转储到 JSON 文件中（以便将我的实验和数据的完整日志保存在一个地方）。

我的字典看起来像这样（结构可能比显示的代码更嵌套）：

import numpy as np
data = {'foo': {'bar': np.array([1, 2, 3])}, 'goo': np.array([3,5,7]),'fur': {'dur': {'mur': np.array([7,5,8])}}}

目前此代码失败，因为 numpy 数组不可序列化：

with open('data.txt','w') as fl:
    json.dump(data,fl)

我知道可以使用 tolist() 函数，但我不知道如何遍历字典，同时保留数据结构并将 np.arrays 交换为列表。

我尝试使用递归从字典中获取单个值，但我不知道如何“重新构建字典”。我目前的代码（没有 json 转储）：

import numpy as np

def dict_walk(data):
    for k, v in data.iteritems():
        if isinstance(v, dict):
            dict_walk(v)
        else:
            l = v.tolist()
            print l

data = {'foo': {'bar': np.array([1, 2, 3])}, 'goo': np.array([3,5,7]),'fur': {'dur': {'mur': np.array([7,5,8])}}}
dict_walk(data)

【问题讨论】：

您可能还想考虑使用pickle，它可以让您直接保存 Python 对象。（这个问题还是值得的，当然，只是想指出另一种方法，以防你没听说过）。
@ASGM 感谢您的建议！我使用 JSON 是为了与第三方软件兼容，所以我决定不使用 pickle。

标签： python json numpy dictionary

【解决方案1】：

你可以给json.dump一个default函数；对于 JSON 不知道如何处理的任何数据类型都会调用它：

def default(obj):
    if isinstance(obj, np.ndarray):
        return obj.tolist()
    raise TypeError('Not serializable')

with open('data.txt','w') as fl:
    json.dump(data, fl, default=default)

【讨论】：

@jmetz：啊，没关系。 Numpy 的类型系统很迟钝。 np.array() 生成 np.nparray() 类型的对象，这些对象在其 repr() 输出中使用 array 作为名称。耶。