使用对象值的 Numpy 数组答案

【问题标题】：Numpy array using values of an object使用对象值的 Numpy 数组
【发布时间】：2020-12-16 18:05:58
【问题描述】：

我有一个对象 -> {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}

我想将它转换为一个numpy数组，其中键是索引，值是数组的值-> [0.8, 0.2, 0, 0]

什么是最快和最有效的方法？

我正在使用 for 循环，但有更好的方法吗？

【问题讨论】：

下面的d.values() 答案对于您的有序输入是正确的（假设您有 py >3.6，其中 dict (stackoverflow.com/questions/39980323/…) 获得了插入顺序）。但是，您的 dict 是否有可能以“错误”的顺序输入？例如d = {1:1.1, 2:2.2, 0: 0.8}

标签： python arrays numpy object type-conversion

【解决方案1】：

输入 dict 未排序或缺少值时的解决方案：

d = {1:1.1, 2:2.2, 0: 0.8, 4:4.4}
sz = 1+max(d.keys())   # or len(d) if you are sure there are no missing values 
x = np.full(sz, np.nan)
x[list(d.keys())] = list(d.values())
x
#array([0.8, 1.1, 2.2, nan, 4.4])

【讨论】：

【解决方案2】：

字典本质上是无序的。您需要根据您的键对值进行排序（假设您的字典中没有缺少键）：

a = {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}
np.array([i[1] for i in sorted(a.items(), key=lambda x:x[0])])

另一种方法是在 numpy 中排序：

b = np.array(list(a.items()))
b[b[:,0].argsort()][:,1]

输出：

[0.8, 0.2, 0, 0]

【讨论】：

【解决方案3】：

keys、items 和 values 是从字典中获取“东西”的最快方法。否则，您必须对键进行迭代。一种允许跳过索引和无序索引的通用方法：

In [81]: adict = {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}                                                        
In [82]: keys = list(adict.keys())                                                                   
In [83]: arr = np.zeros(max(keys)+1)    # or set your own size                                                                 
In [84]: arr[keys] = list(adict.values())                                                            
In [85]: arr                                                                                         
Out[85]: array([0.8, 0.2, 0. , 0. ])

【讨论】：

【解决方案4】：

上面的答案给出了dict_values，但方向正确

正确的做法是：

d = {0: 0.8, 1: 0.2, 2: 0, 3: 0}
np_array = np.array(list(d.values()))

【讨论】：

【解决方案5】：

假设您的字典名为dict：

numpy_array = np.array([*dict.values()])

【讨论】：