Wie serialisiere ich NumPy-Arrays für Django-Kontextvariablen?

NumPy-Array-JSON-Serialisierungsfehler

Beim Versuch, ein NumPy-Array als Django-Kontextvariable zu speichern, kann eine Fehlermeldung darauf hinweisen, dass das Array ist kein JSON serialisierbar.

Erklärung:

JSON, ein Datenformat für Webanwendungen, erfordert für eine effiziente Übertragung, dass Daten in einer bestimmten Struktur vorliegen. NumPy-Arrays hingegen sind nicht von Natur aus mit dem JSON-Format kompatibel, daher der Fehler.

Lösung:

Um dieses Problem zu beheben und das Array erfolgreich zu serialisieren , konvertieren Sie es in ein JSON-freundliches Format, bevor Sie es als Kontextvariable speichern. Die „.tolist()“-Methode von NumPy-Arrays bietet eine einfache Lösung:

<code class="python">import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(2,5)
b = a.tolist()  # Convert NumPy array to nested lists</code>

Jetzt enthält die Variable b die gleichen Daten in einem Format, das mit der JSON-Serialisierung kompatibel ist. Sie können es als Django-Kontextvariable speichern, ohne dass der Serialisierungsfehler auftritt.

Zusätzliche Hinweise:

Um die JSON-Zeichenfolge wieder in ein NumPy-Array zu deserialisieren, verwenden Sie Folgendes Schritte:

1. JSON lesen Datei:

   <code class="python">obj_text = codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8').read()</code>

2. Laden Sie die JSON-Zeichenfolge:

   <code class="python">b_new = json.loads(obj_text)</code>

3. Konvertieren Sie die Liste zurück in ein NumPy-Array:

   <code class="python">a_new = np.array(b_new)</code>

Mit diesen Schritten können Sie NumPy-Arrays effektiv serialisieren und deserialisieren zum Speichern und Abrufen von Daten in Django-Anwendungen.

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