Question

在Python 3.7中，Numpy：我使用numpy保存并加载了一个字典（就像我在这里已经问过的：Saving a sequence of 3rd-order Tensors and reading it back without losing array format）。

加载它会将它合并为一件我无法再获得单个值的大事情。

我用np.save('filename', dict)保存了一个像{(1, 0): 1, (1, 1): 2, (2, 0): 3, (2, 1): 4}这样的字典，并用loaded_dict = np.load('filename.npy', allow_pickle=True)来装载一个我需要成为字典的对象。

现在仅尝试执行loaded_dict[(1, 0)]无效。事实上： print(loaded_dict.shape)输出()。

工作示例代码：

import numpy as np

example_dict = {(1, 0): 1, (1, 1): 2, (2, 0): 3, (2, 1): 4}
np.save('filename', example_dict)

loaded_dict = np.load('filename.npy', allow_pickle=True)
print(loaded_dict) # Works just fine, prints out the example dict
print(type(loaded_arrs)) # Outputs <class 'numpy.ndarray'>
print(loaded_dict.shape) # Outputs ()
print(loaded_dict[(1, 0)]) # Does not work, Error below

输出：

{(1, 0): 1, (1, 1): 2, (2, 0): 3, (2, 1): 4}
<class 'numpy.ndarray'>
()
IndexError: too many indices for array

我真的只需要数字1, 2, 3, 4的顺序。本来我也想使用元组，但仅获取数字（按顺序！）就足够了。

也：这些数字是原始列表。我将其保留在代码之外，以使其更具可读性。那将解决多少问题？如果您只有整数的解决方案，那么我也可以使用它！

任何帮助将不胜感激。我已经有127 KB的文件，需要11个小时来制作，因此，最好是我想用自己已有的东西做一些事情。如果那不可能或太复杂，那么我可以做一个全新的开始，但是只能作为最后的选择。

Answer 1

loaded_dict是一个numpy.ndarray，而不是字典。您可以使用.item（）方法访问字典，

loaded_dict.item()[(1, 0)]

如果要访问所有可以使用的词典值，

for key,value in loaded_dict.item().items():
    print(value)

将numpy ndarray转换为dict，但数组的形状为（）

1 个答案: