Question

我想通过linalg.solve（A，b）求解方程组从scipy.org求解线性矩阵方程或线性标量方程组。具体来说，我有两个词典，dict1和dict1，我需要将它们转换为矩阵才能使用上面的脚本。

 food = ['fruits', 'vegetables', 'bread', 'meat']
 frequency = ['daily', 'rarely']
 consumptions = {'fruits': {'daily': 6, 'rarely': 4}, 'vegetables': {'daily': 8, 'rarely': 6}, 'bread': {'daily': 2, 'rarely': 1}, 'meat': {'daily': 2, 'rarely': 1}}

dict1 = {}
for f in food: #type of food
    for j in food: 
        dict2 = {}
        total = 0.
        for q in frequency:
            dict2.update({q:(consumptions.get(j).get(q)*consumptions.get(f).get(q))}) 
            key = f+'v'+j #comparing the different foods
         dict1.update({key:dict2})

这给了我：

{'breadvbread': {'daily': 4, 'rarely': 1},
'breadvfruits': {'daily': 12, 'rarely': 4},
'breadvmeat': {'daily': 4, 'rarely': 1},
'breadvvegetables': {'daily': 16, 'rarely': 6},
'fruitsvbread': {'daily': 12, 'rarely': 4},
'fruitsvfruits': {'daily': 36, 'rarely': 16},
'fruitsvmeat': {'daily': 12, 'rarely': 4},
'fruitsvvegetables': {'daily': 48, 'rarely': 24},
'meatvbread': {'daily': 4, 'rarely': 1},
'meatvfruits': {'daily': 12, 'rarely': 4},
'meatvmeat': {'daily': 4, 'rarely': 1},
'meatvvegetables': {'daily': 16, 'rarely': 6},
'vegetablesvbread': {'daily': 16, 'rarely': 6},
'vegetablesvfruits': {'daily': 48, 'rarely': 24},
'vegetablesvmeat': {'daily': 16, 'rarely': 6},
'vegetablesvvegetables': {'daily': 64, 'rarely': 36}}

我想把它转换成4 x 4矩阵，因为我使用的是4种食物。我没有把dict2作为一次我弄清楚如何转换为一个字典的矩阵，我可以做另一个，但如果你需要它，我可以更新。

我是Python新手，想要使用字典和矩阵求解器:)。使用数组很容易做到，但现在我想知道如果我有字典怎么办。

Answer 1

您可以使用列表推导从字典创建一个numpy数组：

import numpy as np

A = np.array([[(consumptions[x]["daily"]*consumptions[y]["daily"],
                  consumptions[x]["rarely"]*consumptions[y]["rarely"])
                  for y in food]
                  for x in food])

这会给你：

array([[[36, 16],
        [48, 24],
        [12,  4],
        [12,  4]],

       [[48, 24],
        [64, 36],
        [16,  6],
        [16,  6]],

       [[12,  4],
        [16,  6],
        [ 4,  1],
        [ 4,  1]],

       [[12,  4],
        [16,  6],
        [ 4,  1],
        [ 4,  1]]])

这是一个4x4x2阵列：

> A.shape
(4, 4, 2)

然后，要分别获得daily值和rarely值的4x4矩阵，请使用numpy的高级切片。与Python列表不同，numpy数组可以同时在多个维度上进行切片。这是通过在数组的每个维度的括号内放置切片对象（例如：3：，0，:)来完成的，用逗号分隔。我们的数组A有三个维度：

> A.ndim
3

第三个维度表示一个值是＆＃34;每天＆＃34; （0）或＆＃34;很少＆＃34; （1）。因此，要获取所有每日值，我们需要所有行（:)，所有列（:)，以及第三维（0）中的第一个条目。使用numpy的高级切片，我们只需用逗号分隔每个维度所需的切片：

> daily = A[:, :, 0]
> daily

array([[36, 48, 12, 12],
       [48, 64, 16, 16],
       [12, 16,  4,  4],
       [12, 16,  4,  4]])


> rarely = A[:, :, 1]
> rarely

array([[16, 24,  4,  4],
       [24, 36,  6,  6],
       [ 4,  6,  1,  1],
       [ 4,  6,  1,  1]])

如果您想更明确地使这些值的含义，您可以将numpy数组转换为pandas DataFrame：

> import pandas as pd

> df = pd.DataFrame(daily, columns=food, index=food)
> df

            fruits  vegetables  bread   meat
fruits      36      48          12      12
vegetables  48      64          16      16
bread       12      16          4       4
meat        12      16          4       4

有关高级切片的详细信息，请参阅http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#advanced-indexing。

从字典创建特定大小的矩阵

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