为什么某些 numpy 数据类型 JSON 可序列化而其他数据类型不可序列化？

Question

Numpy有很多不同的基本类型，都是listed here。

我在我的程序中发现了一个问题，float32s 不是 JSON 可序列化的，所以我开始测试上面列表中的所有数据类型：

>>> import numpy as np
>>> from json import dumps
>>> dumps(np.bool(True))
'true'
>>> dumps(np.bool_(True))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python3.4/json/__init__.py", line 230, in dumps
    return _default_encoder.encode(obj)
  File "/usr/lib/python3.4/json/encoder.py", line 192, in encode
    chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
  File "/usr/lib/python3.4/json/encoder.py", line 250, in iterencode
    return _iterencode(o, 0)
  File "/usr/lib/python3.4/json/encoder.py", line 173, in default
    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: True is not JSON serializable
>>> dumps(np.int(0))
'0'
>>> dumps(np.int_(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.intc(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.intp(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.int8(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.int16(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.int32(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.int64(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.uint8(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.uint16(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.uint32(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.uint64(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.float(0))
'0.0'
>>> dumps(np.float_(0))
'0.0'
>>> dumps(np.float16(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0.0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.float32(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0.0 is not JSON serializable
>>> dumps(np.float64(0))
'0.0'
>>> dumps(np.complex(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0j is not JSON serializable
>>> dumps(np.complex_(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0j is not JSON serializable
>>> dumps(np.complex64(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0j is not JSON serializable
>>> dumps(np.complex128(0))
Traceback (most recent call last):
  [...]
TypeError: 0j is not JSON serializable

所以，没有complex 类型是可序列化的，这是有道理的。

但bool 有效，bool_ 无效。 int 有效，但名称中带有 int 的其他任何东西都无效。 float、float_ 和 float64 都可以，但 float16 和 float32 不行。

为什么会这样？显然，它们都可以很容易地转换为字符串，堆栈跟踪甚至显示repr() 被用来显示它们的值。 这可能是无意的吗？或者这种行为有充分的理由吗？

Answer 1

JSON 可序列化的数据类型都是 Python 内置的：

>>> np.int is int
True
>>> np.float is float
True
>>> np.bool is bool
True

因此，您展示的所有 NumPy 数据类型都不是 JSON 可序列化的。至少是一致的。

np.float_ 与np.float64 相同（在 MacOS 上测试）：

>>> np.float_ is np.float64
True

帮助说：

np.float64

64 位浮点数。字符代码“d”。 Python 浮点数 兼容。

鉴于：

np.float32

32 位浮点数。字符代码“f”。兼容 C 浮点数。

因此，Python 浮点兼容类型适用于 json.dumps()，但 C 兼容类型不适用。