Question

未能以明确的方式发布第一个问题，我将尝试更具体。
我有两个2d矩阵，一个有5列（让我们称之为数据），另一个有7个（让他们称之为BMU）。让我们分别调用5列子矩阵测光和最后两列z和z_err。
我想做的是，排除BMU的最后两列，计算数据对象和BMU对象之间的所有欧氏距离，然后为每个数据对象找到最接近的k BMU对象。（这里我重新排列了距离矩阵，因此我无法将距离与特定的BMU对象相关联）完成后，我想在BMU矩阵中检索这个最近的k个对象，并使用第6和第7列来执行某些操作。
为了存储和检索我需要的所有这些信息，我试图创建某种字典。因此，当我计算距离时，我可以使用ID将特定距离与BMu对象的特征（测光，z和z_err）相关联，即使我必须重新排列它们。

感谢您的帮助:)）

Answer 1

您可以使用zip和dict

示例：

dictionary = dict(zip(keys, values))

Answer 2

Sembei Norimaki给出了完美的答案，它比我的循环更简洁。我编辑了我的答案，给了一些额外的价值。

我会使用zip函数和生成器

{key: value for (key, value) in zip(keys, values)}

这样做的好处是可以添加其他条件。也许你想跳过一些钥匙？

{key: value for (key, value) in zip(keys, values) if ...}

在循环中，这看起来像：

keys=["a", "b", "c"]
vals=[1, 2, 3]

new_dict={}

for key, val in zip(keys, vals):

    # check invariants on key and value,
    # skip if the tests fail
    if not do_some_tests(key, val):
        continue
    new_dict[key]=val

Python：从两个列表构建一个字典

2 个答案: