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)。
我的字典看起来是这样的(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])}}}
此时此代码失败,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,但我不知道如何在保留数据结构和将 np.arrays 交换为列表的同时遍历字典。
我尝试使用递归从字典中获取单个值,但我不知道如何“重建字典”。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)
最佳答案
你可以给json.dump
一个default
函数; 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)
关于python - 将嵌套字典中的 numpy 数组转换为列表,同时保留字典结构,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15876180/