问 使用python将结果保存为YAML文件

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不同之处在于float和numpy.float64。Yaml使用更复杂的方式来表示numpy.float64。如果您喜欢可读性更好的yaml，您可以将其更改为float。请参见以下示例：

print(yaml.dump({'test': 1, 'data':float(0.2)}, default_flow_style=False))
print(yaml.dump({'test': 2, 'data':numpy.float64(0.2)}, default_flow_style=False))

输出为：

data: 0.2
test: 1
data: !!python/object/apply:numpy.core.multiarray.scalar
- !!python/object/apply:numpy.dtype
  args:
  state: !!python/tuple
  - null
  - null
  - null
- !!binary |
  mpmZmZmZyT8=
test: 2

这里唯一的错误似乎是您对 numpy 内部如何以及应该如何转储到YAML的期望。

一个简单的方法是检查你得到的YAML是不是正确的，就是 load what you dump -ed：

import ruamel.yaml
import numpy
import pprint
mtx = [[1.00665266e+03, 0.00000000e+00, 5.08285432e+02],
       [0.00000000e+00, 1.01086937e+03, 3.45995536e+02],
       [0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00],]
data = dict(Matrix=mtx)
yaml_str = ruamel.yaml.dump(data, default_flow_style=False)
data = ruamel.yaml.load(yaml_str)
print(data)

这就给出了：

{'Matrix': [[1006.65266, 0.0, 508.285432], [0.0, 1010.86937, 345.995536], [0.0, 0.0, 1.0]]}

numpy 使用的特殊类型是 ，而不是 转储为简单的(和可读的) YAML，不能保证可以重新加载。对于一些构造来说，这可能是可能的，尽管它很容易导致歧义，而AFAIK简化对于任何 numpy 类型都是不可能的。

当然，您可以在不让 numpy 提供其恢复信息的情况下转储该YAML，方法是：

ruamel.yaml.round_trip_dump(data, sys.stdout)

这就给出了：

Matrix:
- - 1006.65266
  - 0.0
  - 508.285432