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使用for迴圈和字典推導
Example
範例
輸出
使用巢狀 for 迴圈
使用枚舉和字典理解
使用 zip() 和字典理解
結論
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如何在Python中將矩陣轉換為字典

Aug 28, 2023 pm 10:29 PM
python 轉換 矩陣轉字典

如何在Python中將矩陣轉換為字典

矩陣是透過排列行和列來形成一個陣列來定義的。矩陣的值可以是字元或整數。有多種方法可以將矩陣轉換為Python字典-字典推導、for迴圈、enumerate和zip()。

使用for迴圈和字典推導

該程式使用for循環,透過應用字典推導來迭代矩陣的長度。這有助於將矩陣轉換為字典。

Example

的中文翻譯為:

範例

在下面的範例中,我們將展示將矩陣的名稱值轉換為字典。矩陣中每個部分內的名稱標記為"Name 1","Name 2"等,每個部分分別標記為"Section 1","Section 2"等。最後,它將結果將名稱值矩陣轉換為字典。

def matrix_to_dict(matrix):
   dictionary = {f"Section {i+1}": {f"Name {j+1}": matrix[i][j] for j in range(len(matrix[i]))} for i in range(len(matrix))}
   return dictionary
# Matrix input using List
matrix = [['Raghav', 'Sunil', 'Kiran', 'Rajendra'], ['Pritam', 'Rahul', 'Mehak', 'Suresh'], ['Tom', 'Peter', 'Mark', 'Jessy']]
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)
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輸出

{'Section 1': {'Name 1': 'Raghav', 'Name 2': 'Sunil', 'Name 3': 'Kiran', 'Name 4': 'Rajendra'}, 
'Section 2': {'Name 1': 'Pritam', 'Name 2': 'Rahul', 'Name 3': 'Mehak', 'Name 4': 'Suresh'}, 
'Section 3': {'Name 1': 'Tom', 'Name 2': 'Peter', 'Name 3': 'Mark', 'Name 4': 'Jessy'}}
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使用巢狀 for 迴圈

該程式使用巢狀的for循環,迭代行和列的長度,並以字典資料的形式傳回結果(將行設為鍵,列設為值)。

Example

的中文翻譯為:

範例

在下面的範例中,程式將矩陣轉換為字典。它透過重複行和列來建立嵌套字典。每個矩陣分量都有一個類似「row,col」的標籤,並連接到匹配的值。矩陣資料由字典表示為標記的行和列。

def matrix_to_dict(matrix):
   dictionary = {}
   for i in range(len(matrix)):
      row_dict = {}
      for j in range(len(matrix[i])):
         row_dict[f"col {j+1}"] = matrix[i][j]
      dictionary[f"row {i+1}"] = row_dict
   return dictionary

# matrix input
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)
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輸出

{'row 1': {'col 1': 1, 'col 2': 2, 'col 3': 3}, 
'row 2': {'col 1': 4, 'col 2': 5, 'col 3': 6}, 
'row 3': {'col 1': 7, 'col 2': 8, 'col 3': 9}}
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使用枚舉和字典理解

程式使用枚舉來追蹤循環中的迭代次數並存取該循環的元素。接下來,使用字典理解來設定矩陣的結果格式。

Example

的中文翻譯為:

範例

在下面的範例中,透過一個遞歸函數來開始一個程序,該函數以呼叫自身而聞名。使用字典推導技術,透過使用內建方法enumerate()將其儲存在變數dict中。然後返回變數dict以獲得字典的新轉換。現在建立表示矩陣的子列表,並將其儲存在變數matrix中。然後使用接受名為matrix的參數的呼叫函數來傳遞其值,並將其儲存在變數result中。最後,我們藉助result列印輸出。

def matrix_to_dict(matrix):
   dict = {f"row {i+1}": {f"column {j+1}": value for j, value in enumerate(row)} for i, row in enumerate(matrix)}
   return dict
# Input of Matrix
matrix = [[11, 12, 13], [40, 50, 60], [17, 18, 19],[80, 90, 100]]
# Pass the value of the matrix using the recursive function
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)
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輸出

{'row 1': {'column 1': 11, 'column 2': 12, 'column 3': 13}, 
'row 2': {'column 1': 40, 'column 2': 50, 'column 3': 60}, 
'row 3': {'column 1': 17, 'column 2': 18, 'column 3': 19}, 
'row 4': {'column 1': 80, 'column 2': 90, 'column 3': 100}}
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使用 zip() 和字典理解

程式使用zip()函數將巢狀字典設定為一個值,並透過使用字典推導式{}將資料設定在鍵中。

Example

的中文翻譯為:

範例

在下面的範例中,我們將使用名為 matrix_to_dict fun 的遞歸函數,該函數接受具有清單值的名為 Matrix 的參數。然後它使用列表理解將其儲存在變數鍵中。接下來,它在遍歷矩陣中的每一行並將其儲存在變數字典中之後,透過理解技術建構給定密鑰對的字典。基於行索引,每行使用模式“SN 1”、“SN 2” 等建立一個鍵。

繼續返回字典,它將計算矩陣到字典的轉換。現在只需使用子清單建立矩陣並將其儲存在變數矩陣中。然後使用呼叫函數傳遞變數矩陣並將其儲存在變數result中。最後,我們在變數結果的幫助下列印輸出。

def matrix_to_dict(matrix):
   keys = [f"Letter {j+1}" for j in range(len(matrix[0]))]
# Each key is generated using different dictionary comprehension
   dictionary = {f"SN {i+1}": {key: value for key, value in zip(keys, row)} for i, row in enumerate(matrix)}
   return dictionary
# Take input as a character matrix using List
matrix = [['A', 'B', 'C'], ['P', 'Q', 'R'], ['X', 'Y', 'Z']]
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)
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輸出

{'SN 1': {'Letter 1': 'A', 'Letter 2': 'B', 'Letter 3': 'C'}, 
'SN 2': {'Letter 1': 'P', 'Letter 2': 'Q', 'Letter 3': 'R'}, 
'SN 3': {'Letter 1': 'X', 'Letter 2': 'Y', 'Letter 3': 'Z'}}
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結論

我們討論了將矩陣轉換為字典的各種方法。所有上述輸出都展示了使用整數和字元的不同字典表示。總之,這種轉換可以更有效率和靈活地表示資料。

以上是如何在Python中將矩陣轉換為字典的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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