如何仅将字典中的值选择/格式化为列表或 numpy 数组？

Question

如何让它只打印平均值列表？ 我只需要它与我的 np 格式完全相同 数组，以便我可以比较它们以查看它们是否相同。

代码：

import numpy as np
from pprint import pprint

centroids = np.array([[3,44],[4,15],[5,15]])
dataPoints = np.array([[2,4],[17,4],[45,2],[45,7],[16,32],[32,14],[20,56],[68,33]])

def size(vector):
    return np.sqrt(sum(x**2 for x in vector))

def distance(vector1, vector2):
    return size(vector1 - vector2)

def distances(array1, array2):
    lists = [[distance(vector1, vector2) for vector2 in array2] for vector1 in array1]
    #print lists.index(min, zip(*lists))
    smallest = [min(zip(l,range(len(l)))) for l in zip(*lists)]
    clusters = {}
    for j, (_, i) in enumerate(smallest):
        clusters.setdefault(i,[]).append(dataPoints[j])
    pprint (clusters)
    print'\nAverage of Each Point'
    avgDict = {}
    for k,v in clusters.iteritems():
        avgDict[k] = sum(v)/ (len(v))
    avgList = np.asarray(avgDict)
    pprint (avgList)

distances(centroids,dataPoints)

电流输出：

{0: [array([16, 32]), array([20, 56])],
 1: [array([2, 4])],
 2: [array([17,  4]),
     array([45,  2]),
     array([45,  7]),
     array([32, 14]),
     array([68, 33])]}

Average of Each Point
array({0: array([18, 44]), 1: array([2, 4]), 2: array([41, 12])}, dtype=object)

期望的输出：

[[18,44],[2,4],[41,12]]

或者任何比较我的数组/列表的最佳格式。我知道我应该坚持使用一种数据类型。

Answer 1

您是否尝试通过最近的centroids 的索引对dataPoints 进行聚类，并找出聚类点的平均位置？如果是的话，我建议使用numpy的一些广播规则来获得你需要的输出。

考虑一下，

    np.linalg.norm(centroids[None, :, :] - dataPoints[:, None, :], axis=-1)

它创建一个矩阵，显示dataPoints 和centroids 之间的所有距离，

    array([[ 40.01249805,  11.18033989,  11.40175425],
           [ 42.3792402 ,  17.02938637,  16.2788206 ],
           [ 59.39696962,  43.01162634,  42.05948169],
           [ 55.97320788,  41.77319715,  40.79215611],
           [ 17.69180601,  20.80865205,  20.24845673],
           [ 41.72529209,  28.01785145,  27.01851217],
           [ 20.80865205,  44.01136217,  43.65775991],
           [ 65.9241989 ,  66.48308055,  65.520989  ]])

您可以通过这个技巧计算最近质心的索引（为了便于阅读，它们被分成 3 行），

    In: t0 = centroids[None, :, :] - dataPoints[:, None, :]
    In: t1 = np.linalg.norm(t0, axis=-1)
    In: t2 = np.argmin(t1, axis=-1)

现在t2 有了索引，

    array([1, 2, 2, 2, 0, 2, 0, 2])

要查找 #1 集群，请使用布尔掩码 t2 == 0，

    In: dataPoints[t2 == 0]
    Out: array([[16, 32],
                [20, 56]])

    In: dataPoints[t2 == 1]
    Out: array([[2, 4]])

    In: dataPoints[t2 == 2]
    Out: array([[17,  4],
                [45,  2],
                [45,  7],
                [32, 14],
                [68, 33]])

或者只是计算你的情况的平均值，

    In: np.mean(dataPoints[t2 == 0], axis=0)
    Out: array([ 18.,  44.])

    In: np.mean(dataPoints[t2 == 1], axis=0)
    Out: array([ 2.,  4.])

    In: np.mean(dataPoints[t2 == 2], axis=0)
    Out: array([ 41.4,  12. ])

当然，如果您愿意，可以在 for 循环中重写后面的块。

在我看来，通过 numpy 的约定来制定解决方案可能是一个好习惯。