Question

我从多列的文本文件中读取数据集，每列的列对应一个字典键。这样，每个字典键对应于作为数组的值。我想基于每个索引为所有键实例化一个类实例。 下面的示例代码段可行，但我想知道是否有更好的方法来执行此操作（在速度方面更好，是pythonic等）。

首先我初始化一些样本数据。

import numpy as np

ts = np.array([0, 2, 6, 10])
ss = np.array([100, 90, 120, 130])
ns = np.array(['A', 'C', 'G', 'K'])

data = dict(time=ts, size=ss, name=ns)
print(data)

产生以下输出：

{'name': array(['A', 'C', 'G', 'K'],
      dtype='<U1'), 'time': array([ 0,  2,  6, 10]), 'size': array([100,  90, 120, 130])}

然后我创建一个样本类并实例化任意数组的索引（因为它们都是相同的大小）。

class SampleProblem():

    def __init__(self, time, size, name):
        self.time = time
        self.size = size
        self.name = name

res = []
for idx in range(len(data['time'])):
    res.append(SampleProblem(data['time'][idx], data['size'][idx], data['name'][idx]))
# not written as a list comprehension for readability purposes

for idx in range(len(res)):
    print(res[idx].name)

产生以下输出：

A
C
G
K

Answer 1

zip是一种Pythonic替代品：

res = [SampleProblem(t, s, n)  for t, s, n in \
       zip(data['time'], data['size'], data['name'])]

可能更好的想法是在列表理解之前用zip重新排列字典：

data = dict(enumerate(zip(ts, ss, ns)))
# {0: (0, 100, 'A'), 1: (2, 90, 'C'), 2: (6, 120, 'G'), 3: (10, 130, 'K')}

res = [SampleProblem(*args) for args in  data.values()]

从列表/数组的字典中迭代实例化一个类的最佳方法是什么？

1 个答案: