Numpy类型转换为JSON的方法

NumPy 类型不能直接序列化为 JSON。JSON 只支持以下数据类型：

• None 转换为 null
• bool 转换为 true 或 false
• int 转换为 JSON 的数字
• float 转换为 JSON 的数字
• str 转换为 JSON 的字符串
• list 转换为 JSON 的数组
• dict 转换为 JSON 的对象

而 NumPy 提供了许多额外的数据类型（如 np.int32、np.float64、np.ndarray 等），这些类型并不是 JSON 的原生支持类型，因此需要进行转换。

解决方法

为了将包含 NumPy 类型的数据序列化为 JSON，可以使用以下两种方法：

方法 1：使用自定义的 JSON 编码器

定义一个自定义的 JSON 编码器，处理 NumPy 类型的转换。

import json
import numpy as np

class NumpyJSONEncoder(json.JSONEncoder):
    """处理numpy类型的JSON编码器"""
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        if isinstance(obj, np.floating):
            return float(obj)
        if isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        return super().default(obj)

# 示例数据，包含 NumPy 类型
data = {
    "integer": np.int32(42),
    "float": np.float64(3.14),
    "array": np.array([1, 2, 3])
}

# 使用自定义编码器进行序列化
json_str = json.dumps(data, cls=NumpyJSONEncoder)
print(json_str)
# 输出：{"integer": 42, "float": 3.14, "array": [1, 2, 3]}

方法 2：递归转换数据结构中的 NumPy 类型

使用一个递归函数将嵌套数据结构中的 NumPy 类型转换为标准 Python 类型。

import numpy as np

def convert_numpy_types(obj):
    """递归转换字典中的numpy类型"""
    if isinstance(obj, dict):
        return {key: convert_numpy_types(value) for key, value in obj.items()}
    elif isinstance(obj, list):
        return [convert_numpy_types(item) for item in obj]
    elif isinstance(obj, np.integer):
        return int(obj)
    elif isinstance(obj, np.floating):
        return float(obj)
    elif isinstance(obj, np.ndarray):
        return obj.tolist()
    return obj

# 示例数据，包含嵌套的 NumPy 类型
data = {
    "integer": np.int32(42),
    "float": np.float64(3.14),
    "array": np.array([1, 2, 3]),
    "nested": {
        "array_list": [np.array([4, 5, 6]), np.int64(7)],
        "float_list": [np.float32(1.1), np.float64(2.2)]
    }
}

# 转换 NumPy 类型
converted_data = convert_numpy_types(data)

# 序列化为 JSON
import json
json_str = json.dumps(converted_data)
print(json_str)
# 输出：{"integer": 42, "float": 3.14, "array": [1, 2, 3], "nested": {"array_list": [4, 5, 6, 7], "float_list": [1.1, 2.2]}}

总结

• 直接序列化：NumPy 类型不能直接序列化为 JSON。
• 解决方法：使用自定义的 JSON 编码器或递归转换函数，将 NumPy 类型转换为标准 Python 类型后再进行序列化。
• 适用场景：如果你的数据结构中包含 NumPy 类型（如 np.int32、np.float64、np.ndarray 等），需要在序列化之前进行转换。