python dict到numpy结构化数组

小编典典

python dict到numpy结构化数组

python

我有一个字典，需要将其转换为NumPy结构化数组。我正在使用arcpy函数NumPyArraytoTable，因此NumPy结构化数组是唯一可以使用的数据格式。

我已经试过了：

result = {0: 1.1181753789488595, 1: 0.5566080288678394, 2: 0.4718269778030734, 3: 0.48716683119447185, 4: 1.0, 5: 0.1395076201641266, 6: 0.20941558441558442}

names = ['id','data']
formats = ['f8','f8']
dtype = dict(names = names, formats=formats)
array=numpy.array([[key,val] for (key,val) in result.iteritems()],dtype)

但我不断 expected a readable buffer object

下面的方法有效，但是很愚蠢，显然不适用于真实数据。我知道有一个更优雅的方法，我只是想不通。

totable = numpy.array([[key,val] for (key,val) in result.iteritems()])
array=numpy.array([(totable[0,0],totable[0,1]),(totable[1,0],totable[1,1])],dtype)

阅读 219

2020-12-20

共1个答案

小编典典

您可以使用np.array(list(result.items()), dtype=dtype)：

import numpy as np
result = {0: 1.1181753789488595, 1: 0.5566080288678394, 2: 0.4718269778030734, 3: 0.48716683119447185, 4: 1.0, 5: 0.1395076201641266, 6: 0.20941558441558442}

names = ['id','data']
formats = ['f8','f8']
dtype = dict(names = names, formats=formats)
array = np.array(list(result.items()), dtype=dtype)

print(repr(array))

产量

array([(0.0, 1.1181753789488595), (1.0, 0.5566080288678394),
       (2.0, 0.4718269778030734), (3.0, 0.48716683119447185), (4.0, 1.0),
       (5.0, 0.1395076201641266), (6.0, 0.20941558441558442)], 
      dtype=[('id', '<f8'), ('data', '<f8')])

如果您不想创建元组的中间列表list(result.items())，则可以改用np.fromiter：

在Python2中：

array = np.fromiter(result.iteritems(), dtype=dtype, count=len(result))

在Python3中：

array = np.fromiter(result.items(), dtype=dtype, count=len(result))

为什么使用该列表[key,val]不起作用：

顺便说一句，您的尝试，

numpy.array([[key,val] for (key,val) in result.iteritems()],dtype)

非常接近工作。如果将列表更改为[key, val]元组(key, val)，则它会起作用。当然，

numpy.array([(key,val) for (key,val) in result.iteritems()], dtype)

和…一样

numpy.array(result.items(), dtype)

在Python2中，或

numpy.array(list(result.items()), dtype)

在Python3中。

np.array处理列表与元组的方法不同：Robert Kern解释说：

通常，将元组视为“标量”记录，然后重复列出。该规则有助于numpy.array（）找出哪些序列是记录，哪些是要重现的其他序列；即哪些序列创建了另一个维度，哪些是原子元素。

由于(0.0, 1.1181753789488595)被认为是这些原子元素之一，因此它应该是一个元组，而不是列表。

2020-12-20