NumPy 数组和 JSON 序列化:揭开谜团
使用 NumPy 数组和 Django 时,您可能会遇到神秘错误“NumPy数组不可 JSON 序列化。”当尝试将 NumPy 数组保存为 Django 上下文变量并将其呈现在网页上时,会出现此令人困惑的消息。
为了理解这个问题,我们深入研究 JSON 序列化领域。 JavaScript 对象表示法 (JSON) 是一种用于数据交换和存储的流行数据格式。但是,NumPy 数组是多维数组,无法直接转换为 JSON。这就是错误的根源。
解决方案:.tolist() 来救援
为了解决这个困境,我们使用 '.tolist()'方法。此方法将 NumPy 数组转换为嵌套列表。与数组不同,嵌套列表可以序列化为 JSON,从而弥补了 NumPy 和 JSON 之间的差距。
实现:分步指南
<code class="python">import numpy as np import codecs, json</code>
<code class="python">a = np.arange(10).reshape(2, 5) # a 2 by 5 array</code>
<code class="python">b = a.tolist() # nested lists with same data, indices</code>
<code class="python">file_path = "/path.json" ## your path variable</code>
<code class="python">json.dump(b, codecs.open(file_path, 'w', encoding='utf-8'), separators=(',', ':'), sort_keys=True, indent=4) ### this saves the array in .json format</code>
反序列化:恢复 NumPy 数组
从 JSON 文件恢复 NumPy 数组:
<code class="python">obj_text = codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8').read()</code>
<code class="python">b_new = json.loads(obj_text)</code>
<code class="python">a_new = np.array(b_new)</code>
结论
通过了解 JSON 序列化的需求并使用 '.tolist()'方法,我们可以无缝地弥合 NumPy 数组和 Django 之间的差距。这使我们能够轻松地保存和检索 NumPy 数组作为上下文变量,从而为我们的 Web 应用程序提供高级数据操作功能。
以上是为什么我无法在 Django 中将 NumPy 数组序列化为 JSON?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!