将数组/列表转换为字典的有效方法是什么？答案

【问题标题】：What is an efficient way to convert arrays/lists to dictionaries?将数组/列表转换为字典的有效方法是什么？
【发布时间】：2015-12-22 17:04:02
【问题描述】：

我正在尝试以最有效（即最快）的方式将数组信息转换为列表。

我有一个称为 node_map 的列表，我想将其作为字典的键，然后是我想与 node_map 关联的节点坐标 (node_coords_tmp) 的 3D 数组。

Node_map 看起来像：

[1,2,3,4,5]

Node_coords 在最初打印时报告为：

(<exodus.c_double_Array_8352100 object at 0x2c2d8c0>, <exodus.c_double_Array_8352100 object at 0x2c2d5f0>, <exodus.c_double_Array_8352100 object at 0x2c2d560>)

最初我是这样填写字典的：

    for ct,i in enumerate(node_map):
        node_coords[i] = [node_coords_tmp[0][ct],node_coords_tmp[1][ct],node_coords_tmp[2][ct]]

这满足了我的要求，但是对于我正在处理的数组的大小而言，它比我想要的要慢。有没有更好的方法来使用 numpy 或其他形式来做到这一点？谢谢。

【问题讨论】：

您如何想象在少于 O(n) 的时间内填充字典？您必须遍历每个项目。
它将是 O(n)，但系数可能很大，具体取决于 OP 正在处理的具体 n..
@dimo 并非所有具有相同对数估计的算法都在完全相同的时间执行。
当然不是，但如果您关心的是输入的大小，那么您是在询问渐近复杂度。

标签： python arrays performance dictionary

【解决方案1】：

尝试听写理解..

node_coords = { i: (node_coords_tmp[0][ct],
                    node_coords_tmp[1][ct],
                    node_coords_tmp[2][ct]) for ct, i in enumerate(node_map) }

【讨论】：

乍得，谢谢。我不得不去 python2.6 命名法（你认为这会不会有任何时间惩罚，使用 2.6 而不是 2.7 风格的字典理解？）。它快了大约 5%，这是一个收获，但我也可能需要跳到一些并行的东西。我通过使用 np.add 而不是对压缩列表理解的 sums 显着加快了一些列表添加，并希望我能在这里找到类似的东西。我可能会转向一种新方法或通过 MPI 推进。再次感谢。
应该和使用dict( (i,(...)) for ct, i in enumerate(...) )差不多