我有以下表格中的dicts列表,我从熊猫中生成.我想将其转换为json格式.
list_val = [{1.0: 685}, {2.0: 8}]
output = json.dumps(list_val)
但是,json.dumps抛出一个错误:TypeError:685不是JSON可序列化的
我猜它是从numpy到python(？)的类型转换问题.
但是,当我使用np.int32(v)转换数组中每个dict的值v时,它仍会抛出错误.
编辑:这是完整的代码
new = df[df[label] == label_new]
ks_dict = json.loads(content)
ks_list = ks_dict['variables']
freq_counts = []
for ks_var in ks_list:
freq_var = dict()
freq_var["name"] = ks_var["name"]
ks_series = new[ks_var["name"]]
temp_df = ks_series.value_counts().to_dict()
freq_var["new"] = [{u: np.int32(v)} for (u, v) in temp_df.iteritems()]
freq_counts.append(freq_var)
out = json.dumps(freq_counts)
我需要帮助将以下字典转换为 json：
summary = {'model': 'Test', 'devices': '0,1', 'config': {'data': {'name': 'ABC', 'labels': 'outputs/export2_v2', 'cache_in_memory': False, 'validation_size': 192, 'augmentation': {'photometric': {'enable': True, 'primitives': ['random_brightness', 'random_contrast', 'additive_speckle_noise', 'additive_gaussian_noise', 'additive_shade', 'motion_blur'], 'params': {'random_brightness': {'max_abs_change': 50}, 'random_contrast': {'strength_range': [0.3, 1.5]}, 'additive_gaussian_noise': {'stddev_range': [0, 10]}, 'additive_speckle_noise': {'prob_range': [0, 0.0035]}, 'additive_shade': {'transparency_range': [-0.5, 0.5], 'kernel_size_range': [100, 150]}, 'motion_blur': {'max_kernel_size': 3}}}, 'homographic': {'enable': True, 'params': {'translation': True, 'rotation': True, 'scaling': True, 'perspective': True, 'scaling_amplitude': 0.2, 'perspective_amplitude_x': 0.2, 'perspective_amplitude_y': 0.2, 'patch_ratio': 0.85, 'max_angle': 1.57, 'allow_artifacts': True}, 'valid_border_margin': …