将字典的内容导出到amxn矩阵

Question

我有一本字典，可以改变对象的数量。每个对象的类型将始终是一个3元素的ND数组。例如：exampleDict = {u'A': array([ 1, 2, 3]), u'B': array([ 2, 3, 4]), u'C': array([ 3, 4, 5]), u'D': array([ 4, 5, 6])}使用for循环，我希望能够创建一个看起来像这样的矩阵：exampleMatrix = array([[ 1, 2, 3], [ 2, 3, 4], [ 3, 4, 5], [ 4, 5, 6]])我可以使用以下方法创建正确尺寸的0矩阵：exampleMatrix = np.zeros((len(exampleDict), 3))但是，我不知道如何适当地填充该矩阵。我正在尝试使用for循环。我愿意接受其他建议。谢谢！

Answer 1

这里最棘手的部分是，不能保证在某些版本的Python中不能对字典进行排序（如果您使用的是Python 2.7，则肯定不会对字典进行排序），因此必须有一种方法来确定最终数组的值顺序。

由于看起来您想按键的字母顺序创建数组，因此可以使用列表推导和sorted：

np.array([v for _, v in sorted(exampleDict.items())])

array([[1, 2, 3],

       [2, 3, 4],

       [3, 4, 5],

       [4, 5, 6]])

Answer 2

如果您想保留键以供将来参考（与其他变量相比），并且仍将其视为numpy数组，则可以使用Pandas的数据框：

my_array=pandas.DataFrame(exampleDict)

然后，您可能需要对进行numpy操作my_array.values。由于您拥有密钥，因此熊猫在其余的代码中可能会做很多工作，从而省去了一些麻烦。我建议去看看。

如果您想保持简单，除了列表理解其他答案之外，还有一种更简单的方法。尽管我不确定您是否会面对大型阵列产生任何影响，但是使用解决方案进行速度测试的方法是：

np.array([v for _, v in (exampleDict.items())])：3.63u

np.array([v for v in exampleDict.values()])：3.53u

np.array(list(exampleDict.values()))：3.40u

不用说，熊猫解决方案将比其他方法花费更多的时间，它仅保留更多信息，并且“也许”将速度提高到其他地方。