Wie serialisiere ich NumPy-Arrays für JSON in Django?

Umgang mit NumPy-Array-Serialisierung für JSON

Beim Arbeiten mit NumPy-Arrays in der Webentwicklung unter Verwendung des Django-Frameworks kann der Fehler auftreten:

array([   0,  239,  479,  717,  952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64) is not JSON serializable

Dieser Fehler tritt auf, weil NumPy-Arrays standardmäßig nicht JSON-serialisierbar sind. JSON, ein beliebtes Datenaustauschformat, unterstützt nur bestimmte Datentypen, wie z. B. Ganzzahlen, Zeichenfolgen und Arrays dieser Typen. NumPy-Arrays sind jedoch komplexe, mehrdimensionale Objekte, die nicht direkt in JSON dargestellt werden können.

Lösung: Konvertieren von NumPy-Arrays für JSON

Um dieses Problem zu beheben, können Sie konvertieren das NumPy-Array in eine JSON-kompatible Darstellung. Die empfohlene Methode ist die Verwendung der Methode .tolist() für das Array:

<code class="python">import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2,5) # Create a 2x5 array
b = a.tolist() # Convert to a list of lists</code>

Die Methode .tolist() konvertiert das NumPy-Array in eine verschachtelte Liste von Elementen, die mit JSON kompatibel ist.

Speichern und Laden der JSON-Daten

Um die konvertierte Liste im JSON-Format zu speichern, verwenden Sie den folgenden Code:

<code class="python">import codecs, json
file_path = "/path/to/file.json"
json.dump(b, codecs.open(file_path, 'w', encoding='utf-8'), separators=(',', ':'), sort_keys=True, indent=4)</code>

Dieser Code speichert die Listen Sie b als JSON-Datei im angegebenen Pfad mit der richtigen Formatierung auf.

So laden und rekonstruieren Sie das NumPy-Array aus der JSON-Datei:

<code class="python">new_b = json.loads(codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8').read())
new_a = np.array(new_b)</code>

Dieser Code liest die JSON-Datei und konvertiert sie zurück in eine Liste new_b. Die Funktion np.array() rekonstruiert dann das NumPy-Array new_a.

Fazit

Durch die Konvertierung von NumPy-Arrays in JSON-kompatible Listen und die Verwendung geeigneter JSON-Serialisierungs- und Deserialisierungsmethoden können Sie die Speicherung und den Abruf von NumPy-Daten in Django-Kontextvariablen effektiv handhaben. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten zum Rendern sicher und effizient zwischen dem Django-Backend und dem Frontend übertragen werden können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie serialisiere ich NumPy-Arrays für JSON in Django?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!