Question

我想计算两个字典中单词的余弦相似度。单词是键，数组是值。为此，我需要先将它们转换为2D数组，我进行了一些研究，发现x = x.reshape(1,-1) 我成功地用字典中的单个值将其转换，但是，我不知道如何使用for循环转换整个字典的值。

数据

D
{'A': array([ 4.80625004e-01, -1.40245005e-01, -9.99999046e-03]),
'B': array([-0.46553   , -0.1519755 ,  0.41836]),
'C': array([0.0090175 ,  0.05817001, -0.09712502])}

D2 (same format as D)
{'D': ([8.11059952e-01,  6.84859991e-01,  1.01619996e-01]),
'E':([-0.82868   ,  0.49513   ,  0.67581]),
'F':([-0.17093   ,  0.88746   ,  0.0931135])}

我尝试过

for i in D2.items():
    D2[i] = D2[i].reshape(1, -1) #Error on this line

但收到错误： TypeError：不可散列的类型：'numpy.ndarray'

请问一些建议？谢谢你！

Answer 1

Dict.items()返回键，值对的元组。因此，在您的情况下，i是键和值的元组。试试：

for i, value in D2.items():
    D2[i] = value.reshape(1, -1)

Answer 2

尝试

from numpy import array

d = dict({'A': array([ 4.80625004e-01, -1.40245005e-01, -9.99999046e-03]),
'B': array([-0.46553   , -0.1519755 ,  0.41836]),
'C': array([0.0090175 ,  0.05817001, -0.09712502])})

reshaped_arrays = dict()
    for x, j in d.items():
        dd[x]=j.reshape(1,-1)

将字典值从1D数组变形为2D数组

2 个答案: