如何在Python中将字典转换为矩阵或nArray?

王林
发布: 2023-08-27 21:33:08
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如何在Python中将字典转换为矩阵或nArray?

在本文中,我们将向您展示如何使用Python的NumPy库中的array()函数将字典转换为矩阵或NumPy数组。

有时候需要将Python中的字典转换为NumPy数组,Python提供了一种高效的方法来实现这一点。将字典转换为NumPy数组会得到一个包含字典中键值对的数组。

在这个部分,我们将看一些在Python中将各种类型的字典转换为NumPy数组的示例

  • 将字典转换为Numpy数组
  • 将嵌套字典转换为Numpy数组
  • 将具有混合键的字典转换为Numpy数组

numpy.array() 函数

它返回一个 ndarray。ndarray 是一个满足给定要求的数组对象。

要将字典转换为NumPy数组,Python提供了numpy.array()方法,但我们必须先进行一些准备工作。按照以下三个基本步骤作为前期任务。

  • 首先,使用dict.items()来获取字典中的一组键值对。
  • 然后,将这个组作为一个对象,使用 list(obj) 将其转换为一个列表。
  • 最后,使用这个列表作为数据,调用 numpy.array(data) 将其转换为数组。

语法

numpy.array(object, dtype = None, *, copy = True, order = ‘K’, subok = False, ndmin = 0)
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参数

  • object − 这是一个数组或任何暴露数组接口的对象。

  • dtype − 数组的首选数据类型。

  • copy − 如果为true(默认值),则复制该项。否则,只有当__array__返回一个副本时才会产生副本

  • order − 它表示数组的内存布局

  • subok − 如果为true,则子类会被传递;否则,返回的数组会被强制转换为基类数组(默认)

  • ndmin − 指示结果数组的最小维数。

  • Return Value − 返回一个ndarray(它是一个满足指定要求的数组对象)

将字典转换为Numpy数组

算法(步骤)

以下是执行所需任务的算法/步骤:

  • 使用import关键字,导入具有别名(np)的numpy模块。

  • 创建一个变量来存储输入的字典。

  • items() 函数(返回字典中的键值对组)应用于输入的字典,以获取字典中的所有键值对,并创建一个变量来存储它。

  • 使用list()函数(返回一个可迭代对象的列表),将字典的所有键值对转换为列表数据类型。

  • 使用NumPy模块的array()函数(返回一个ndarray。ndarray是一个满足给定要求的数组对象),将上述数据列表转换为NumPy数组。

  • 将输入字典转换后的NumPy数组打印出来。

Example

以下程序使用array()函数将输入的字典转换为NumPy数组,并返回它 -

# importing numpy module with an alias name
import numpy as np

# creating a dictionary
inputDict = {1: 'Hello',
2: 'Tutorialspoint',
3: 'python'}

# getting all the key-value pairs in the dictionary
result_keyvalpairs = inputDict.items()

# converting an object to a list
list_data = list(result_keyvalpairs)

# converting list to an numpy array using numpy array() function
numpy_array = np.array(list_data)
print("Input Dictionary =",inputDict)

# printing the resultant numpy array
print("The resultant numpy array:\n", numpy_array)
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输出

在执行时,上述程序将生成以下输出

Input Dictionary = {1: 'Hello', 2: 'Tutorialspoint', 3: 'python'}
The resultant numpy array:
 [['1' 'Hello']
 ['2' 'Tutorialspoint']
 ['3' 'python']]
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将嵌套字典转换为Numpy数组

算法(步骤)

以下是执行所需任务的算法/步骤:

  • 创建一个变量来存储一个输入的嵌套字典(一个字典中包含另一个字典)。

  • 使用 list() 函数(返回可迭代对象的列表)将字典的所有嵌套键值对转换为列表数据类型。

  • 使用NumPy模块的array()函数将上述数据列表转换为NumPy数组。

  • 将输入字典转换后的NumPy数组打印出来。

Example

以下程序使用array()函数将嵌套输入字典转换为NumPy数组,并返回它

# importing NumPy module with an alias name
import numpy as np

# creating a nested dictionary
nestedDictionary = {1: 'Hello',
                    2: 'Tutorialspoint',
                    3: {'X': 'This is',
                        'Y': 'python',
                        'Z': 'code'}}

# getting all the key-value pairs in the dictionary
result_keyvalpairs = nestedDictionary.items()

# converting an object to a list
list_data = list(result_keyvalpairs)

# converting list to an array using numpy array() function
numpy_array = np.array(list_data)
print("Input nested Dictionary = ",nestedDictionary)

# printing the resultant numpy array
print("\nThe resultant numpy array:\n", numpy_array)
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输出

在执行时,上述程序将生成以下输出

Input nested Dictionary =  {1: 'Hello', 2: 'Tutorialspoint', 3: {'X': 'This is', 'Y': 'python', 'Z': 'code'}}

The resultant numpy array:
 [[1 'Hello']
   [2 'Tutorialspoint']
   [3 {'X': 'This is', 'Y': 'python', 'Z': 'code'}]]
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将具有混合键的字典转换为Numpy数组

创建一个输入字典,其中包含字符串、整数、浮点数、列表等混合键,并用随机值填充它。

Example

以下程序使用array()函数将具有混合键的字典转换为NumPy数组,并返回它−

# importing numpy module with an alias name
import numpy as np

# creating a dictionary with mixed keys(like string and numbers as keys)
nestedDictionary = {'website': 'Tutorialspoint', 10: [2, 5, 8]}

# getting all the key-value pairs in the dictionary
result_keyvalpairs = nestedDictionary.items()

# converting an object to a list
list_data = list(result_keyvalpairs)

# converting list to an array using numpy array() function
numpy_array = np.array(list_data, dtype=object)

# printing the resultant numpy array
print("The resultant numpy array:\n", numpy_array)
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输出

在执行时,上述程序将生成以下输出

The resultant numpy array:
 [['website' 'Tutorialspoint']
   [10 list([2, 5, 8])]]
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结论

在本文中,我们学习了字典中各种类型的键值对以及如何将它们转换为矩阵或Numpy数组。

以上是如何在Python中将字典转换为矩阵或nArray?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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