从字典中在 Python 中的 scipy/numpy 中构建成对矩阵答案

【问题标题】：building a pairwise matrix in scipy/numpy in Python from dictionaries从字典中在 Python 中的 scipy/numpy 中构建成对矩阵
【发布时间】：2011-02-21 03:45:04
【问题描述】：

我有一个字典，其键是字符串，值是 numpy 数组，例如：

data = {'a': array([1,2,3]), 'b': array([4,5,6]), 'c': array([7,8,9])}

我想计算“数据”中所有值对之间的统计数据，并构建一个 n x x 矩阵来存储结果。假设我知道键的顺序，即我有一个“标签”列表：

labels = ['a', 'b', 'c']

计算这个矩阵最有效的方法是什么？

我可以像这样计算所有对的统计数据：

result = []
for elt1, elt2 in itertools.product(labels, labels):
  result.append(compute_statistic(data[elt1], data[elt2]))

但我希望结果是一个 n x n 矩阵，对应于“标签”和“标签”。我怎样才能将结果记录为这个矩阵？谢谢。

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

您可以使用嵌套循环或列表推导式，例如：

result = [[compute_stat(data[row], data[col]) for col in labels]
          for row in labels]

【讨论】：

【解决方案2】：

将结果列表转换成矩阵，然后调整形状。

myMatrix = array(result) # or use matrix(result)
myMatrix.shape = (len(labels), len(labels))

如果你想用你可以做的标签索引矩阵

myMatrix[labels.index('a'), labels.index('b')]

这将获得 a*b 值。如果这是您的意图，最好将索引存储在字典中。

labelsIndex = {'a' : 0, 'b' : 1, 'c' : 2 }
myMatrix[labelsIndex['a'], labelsIndex['b']]

希望这会有所帮助。

【讨论】：