python – 将字典转换为Numpy数组
内容导读
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我正在尝试转换字典
{0: {0: 173, 1: 342, 2: 666, 3: 506, 4: 94},
1: {0: 13, 1: 2171, 2: 1915, 3: 3075, 4: 630},
2: {0: 0, 1: 265, 2: 5036, 3: 508, 4: 11},
3: {0: 0, 1: 3229, 2: 2388, 3: 3649, 4: 193},
4: {0: 3, 1: 151, 2: 591, 3: 1629, 4: 410}}
numpy数组
array([[ 173, 342, 666, 506, 94],
[ 13, 2171, 1915, 3075, 630],
[ 0, 265, 5036, 508, 11],
[ 0, 3229, 2388, 3649, 193],
[ 3, 151, 591, 1629, 410]])
任何想法如何有效地做到这一点?
解决方法:
这里不可避免地使用Python级循环,因此您可以使用列表推导:
res = np.array([list(item.values()) for item in d.values()])
# array([[ 173, 342, 666, 506, 94],
# [ 13, 2171, 1915, 3075, 630],
# [ 0, 265, 5036, 508, 11],
# [ 0, 3229, 2388, 3649, 193],
# [ 3, 151, 591, 1629, 410]])
根据@ FHTMitchell的评论,这假设你的字典项(内部和外部)被正确排序.字典在3.6中作为CPython实现细节排序,并正式在3.7中.
定义内部和外部词典的顺序的一种方法是通过operator.itemgetter:
getter = itemgetter(*range(5))
res = np.array([getter(item) for item in getter(d)])
这样的解决方案不依赖于输入字典的顺序.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 将字典转换为Numpy数组全部内容,希望文章能够帮你解决python – 将字典转换为Numpy数组所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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