為什麼我無法在 Django 中將 NumPy 陣列序列化為 JSON？

NumPy 數組和JSON 序列化：揭開謎團

使用NumPy 數組和Django 時，您可能會遇到神秘錯誤「NumPy數組不可JSON 序列化。

為了理解這個問題，我們深入研究 JSON 序列化領域。 JavaScript 物件表示法 (JSON) 是一種用於資料交換和儲存的流行資料格式。但是，NumPy 數組是多維數組，無法直接轉換為 JSON。這就是錯誤的根源。

解決方案：.tolist() 來救援

為了解決這個困境，我們使用 '.tolist()'方法。此方法將 NumPy 陣列轉換為巢狀清單。與陣列不同，巢狀列表可以序列化為 JSON，從而彌補了 NumPy 和 JSON 之間的差距。

實作：逐步指南

1. 導入NumPy、編解碼器和json：

<code class="python">import numpy as np
import codecs, json</code>

2. 建立NumPy 陣列：

<code class="python">a = np.arange(10).reshape(2, 5) # a 2 by 5 array</code>

3. 將陣列轉換為巢狀清單using '.tolist()':

<code class="python">b = a.tolist() # nested lists with same data, indices</code>

4. 定義JSON 儲存的檔案路徑：

<code class="python">file_path = "/path.json" ## your path variable</code>

5. 序列化巢狀清單轉換為JSON：

<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：復原NumPy 陣列

從JSON 檔案還原NumPy 陣列：

1. 將JSON 檔案讀入字串：

<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>

轉換巢狀清單回傳NumPy 陣列：

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

結論

透過了解JSON 序列化的需求並使用'.tolist()'方法，我們可以無縫地彌合NumPy 數組和Django 之間的差距。這使我們能夠輕鬆地保存和檢索 NumPy 數組作為上下文變量，從而為我們的 Web 應用程式提供高級資料操作功能。

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