如何在python3中创建具有混合类型的多维数组?

时间:2018-06-12 20:40:28

标签: python python-3.x numpy

我不知道为什么我会继续使用numpy来处理简单的事情。也许我只记得错误,用键和值制作数组的最佳方法是什么?

我试过了:

 group_a = np.array[{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, "uruguay" : 0}]
  

TypeError:' builtin_function_or_method'对象不可订阅

&安培;

 group_a = np.array({"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, "uruguay" : 0})
  

ValueError:只接受2个非关键字参数

&安培;

我感到困惑。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

np.array是一个函数,因此您无法使用[]订阅它。在第二种情况下,您输入的字典列表错误,您应该列出它们然后将其传递给第一个参数。现在你传递一个字典作为函数的参数。所以这应该有效:

np.array([{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, {"uruguay" : 0}])

答案 1 :(得分:0)

首先是np.array的签名:

array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

这是一个功能,并使用()。它需要一个位置参数,通常是一个列表。其他参数被解释为关键字参数dtypecopy等。

我们可以列出词典:

In [543]: alist = [{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, {"urugua
     ...: y" : 0}]
In [544]: alist
Out[544]: [{'russia': 0}, {'saudi_arabia': 0}, {'egypt': 0}, {'uruguay': 0}]

我们可以从该列表中创建一个数组。请注意dtype。数组为1d。

In [545]: arr = np.array(alist)
In [546]: arr
Out[546]: 
array([{'russia': 0}, {'saudi_arabia': 0}, {'egypt': 0}, {'uruguay': 0}],
      dtype=object)

但是你为什么不用多把钥匙制作一本字典呢?单个元素字典的列表或数组看起来不太有用。

In [548]: adict = {"russia" : 0, "saudi_arabia" : 0, "egypt" : 0,"uruguay" : 0}
In [549]: adict
Out[549]: {'russia': 0, 'saudi_arabia': 0, 'egypt': 0, 'uruguay': 0}

比较获取字典键的方法:

In [550]: alist[2].keys()
Out[550]: dict_keys(['egypt'])
In [551]: adict.keys()
Out[551]: dict_keys(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'])
In [552]: [d.keys() for d in arr]
Out[552]: 
[dict_keys(['russia']),
 dict_keys(['saudi_arabia']),
 dict_keys(['egypt']),
 dict_keys(['uruguay'])]

In [554]: np.array([list(d.items()) for d in alist],object)
Out[554]: 
array([[['russia', 0]],

       [['saudi_arabia', 0]],

       [['egypt', 0]],

       [['uruguay', 0]]], dtype=object)
In [555]: _.shape
Out[555]: (4, 1, 2)    # multidimensional object array
In [556]: __[:,0,0]
Out[556]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype=object)

我们也可以从adict创建一个结构化数组(但也间接来自alist):

In [559]: list(adict.items())    # produces a list of tuples
Out[559]: [('russia', 0), ('saudi_arabia', 0), ('egypt', 0), ('uruguay', 0)]

In [561]: sarr = np.array(list(adict.items()),dtype='U20,int')
In [562]: sarr
Out[562]: 
array([('russia', 0), ('saudi_arabia', 0), ('egypt', 0), ('uruguay', 0)],
      dtype=[('f0', '<U20'), ('f1', '<i8')])

按字段访问。 (注意这是一个1d数组):

In [563]: sarr['f0']
Out[563]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype='<U20')
In [564]: sarr['f1']
Out[564]: array([0, 0, 0, 0])