使用对象值的 Numpy 数组

Question

我有一个对象 -> {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}我想将其转换为 numpy 数组，其中键是索引，值是数组的值 -> [0.8, 0.2, 0, 0]最快、最有效的方法是什么？我正在使用 for 循环，但是有更好的方法吗？

Answer 1

keys，items并且values是从字典中获取“内容”的最快方法。否则你必须迭代键。允许跳过索引和无序索引的通用方法：

In [81]: adict = {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}                                                        

In [82]: keys = list(adict.keys())                                                                   

In [83]: arr = np.zeros(max(keys)+1)    # or set your own size                                                                 

In [84]: arr[keys] = list(adict.values())                                                            

In [85]: arr                                                                                         

Out[85]: array([0.8, 0.2, 0. , 0. ])

Answer 2

假设你的字典叫做dict：

numpy_array = np.array([*dict.values()])

Answer 3

如果输入字典未排序或缺少值的解决方案：

d = {1:1.1, 2:2.2, 0: 0.8, 4:4.4}

sz = 1+max(d.keys())   # or len(d) if you are sure there are no missing values 

x = np.full(sz, np.nan)

x[list(d.keys())] = list(d.values())

x

#array([0.8, 1.1, 2.2, nan, 4.4])

Answer 4

字典本质上是无序的。您需要根据键对值进行排序（假设您的字典中没有丢失的键）：

a = {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}

np.array([i[1] for i in sorted(a.items(), key=lambda x:x[0])])

另一种方法是在 numpy 中排序：

b = np.array(list(a.items()))

b[b[:,0].argsort()][:,1]

输出：

[0.8, 0.2, 0, 0]

Answer 5

上面的答案给出了 dict_values，但方向正确

正确的方法是：

d = {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}

np_array = np.array(list(d.values()))