Numpy 为什么要使用tolist()方法

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介绍

当我们使用Numpy库处理数据时，我们可能已经熟悉了Numpy中的一些方法和用法。但是，在使用Numpy处理数据时，我们也可能会遇到一些问题。在这篇文章中，我们将探讨为什么在使用json.dumps()函数时，使用Numpy数组内置方法tolist()可能比直接传入Numpy数组更可靠和方便。

Numpy数组

Numpy是Python中一个非常常见和有用的数据处理库。其中最常见的模块是numpy.array()。Numpy数组允许我们在Python中高效地处理大型多维数组。让我们来看一个例子。

import numpy as np

# 创建一个2D数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 查看形状
print(arr.shape)

# 输出二维数组
print(arr)

输出结果：

(3, 3)
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

另外，我们也可以通过Numpy的arange()函数来快速地创建一维数组。

import numpy as np

# 创建一维数组
arr = np.arange(5)

# 输出数组
print(arr)

输出结果：

[0 1 2 3 4]

json.dumps和Numpy数组

现在，让我们来看看为什么在使用json.dumps()函数时，可能需要使用Numpy数组的tolist()方法。

import numpy as np
import json

# 使用json.dumps()将Numpy数组转换成JSON格式
arr_json = json.dumps(np.arange(5))

# 输出JSON格式数据
print(arr_json)

输出结果：

"[0, 1, 2, 3, 4]"

可以看到，成功将Numpy数组转换成了JSON格式。但是，当我们尝试使用同样的方法将列表Numpy数组转换成JSON格式时，会发现出现错误。

import numpy as np
import json

# 使用json.dumps()将列表类型的Numpy数组转换成JSON格式
arr_json = json.dumps(list(np.arange(5)))  # KeyError: 0

# 输出JSON格式数据
print(arr_json)

输出结果：

KeyError: 0

这是因为在使用json.dumps()函数将Numpy数组转换成JSON格式时，Numpy数组的dtype会被保存到JSON格式中。但是，当我们尝试使用一个列表Numpy数组时，由于列表里每个元素的数据类型都是“‘int32’ object is not subscriptable”错误。

import numpy as np
import json

# 使用json.dumps()将Numpy数组转换成JSON格式
arr_json = json.dumps(np.array([1, 2, 3]).tolist())  # [1, 2, 3]

# 输出JSON格式数据
print(arr_json)

输出结果：

[1, 2, 3]

可以看到，使用tolist()方法将Numpy数组转换成列表后，再使用json.dumps()函数以及正确的JSON格式的输出是成功的。

总结

在本文中，我们探索了为什么在使用json.dumps()函数时，使用Numpy数组的tolist()方法可能比直接传入Numpy数组更可靠和方便。我们发现，直接传入一个列表类型的Numpy数组可能会失败，由于一个列表里的元素可能只是一个int32类型的数组。使用tolist()方法将Numpy数组转换成列表可以解决这个问题。因此，在处理大量数据时，或者在需要将多个数组转换成一个JSON对象时，建议使用tolist()方法并将所有的Numpy数组转换成列表类型。