raiseTypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable")# 创建一个NumPy数组 array=np.array([1,2,3,4,5])# 使用自定义转换函数将NumPy数组转换为JSON格式 json_data=json.dumps(array,default=numpy_to_json) 在这个例子中,我们使用default参数传递了一个自定义的转换函...
raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable") # 创建一个NumPy数组 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用自定义转换函数将NumPy数组转换为JSON格式 json_data = json.dumps(array, default=numpy_to_json) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9...
错误信息 "object of type ndarray is not json serializable" 表明你尝试将一个 NumPy 的 ndarray 对象进行 JSON 序列化,但 JSON 库不支持这种类型的数据。因此,我们需要找到一种方法将 ndarray 对象转换为 JSON 支持的数据类型。 2. 查找并修改代码 首先,我们需要找到代码中尝试将 ndarray 对象序列化为 JSON ...
raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable") # 创建一个NumPy数组 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 使用自定义转换函数将NumPy数组转换为JSON格式 json_data = json.dumps(array, default=numpy_to_json) 在这个例子中,我们使用default参数传递了...
【摘要】 成功解决TypeError: Object of type 'ndarray' is not JSON serializable在进行Python编程的过程中,有时候会遇到TypeError: Object of type 'ndarray' is not JSON serializable的错误。这个错误通常发生在将ndarray对象转换为JSON格式时。本文将介绍这个错误... ...
Object of type ndarray is not JSON serializable错误以及解决办法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # ---error TypeError: Object of type ndarray is not JSON serializable--- # json.dumps({'month':monthstr,'high':nphigh,'low':nplow}) # ---solution 对np.integer,np.floating...
Object of type 'ndarray' is not JSON serializable import numpy as np import json arr=np.asarray([345,45]) result={'name':'test','num':ar} json.dump(result) 解决方法: result={'name':'text','num':ar.tolist()} json不认numpy的array...
在将返回结果转成json格式时遇到报错TypeError: Object of type 'bytearray' is not JSON serializable，打印了返回内容，显示返回结果如下：根据我这里的文件，返回内容有3种都是无法解析成json格式的数据的（bytearray/datetime/decimal），写了一个包含3种数据类型异常处理的解码类文件《MyEncoder.py》...
1 . python使用json.jsonify 将结果转为json格式时,爆出如上TypeError: Object of type 'ndarray' is not JSON serializable错误。 (flask)代码如下: AI检测代码解析 @app.route('/predict/counts') def predcitcounts(): ...
Object of type 'ndarray' is not JSON serializable import numpy as np import json arr=np.asarray([345,45]) result={'name':'test','num':ar} json.dump(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 解决方法: result={'name':'text','num':ar.tolist()} ...