在数组中获取字典值的向量，python

Question

我试图得到一个特定字典值的向量，这些值在numpy数组中。以下是阵列的外观：

import numpy as np
edge_array = np.array(
    [[1001, 7005, {'lanes': 9, 'length': 0.35, 'type': '99', 'modes': 'cw'}],
     [1001, 8259, {'lanes': 10, 'length': 0.46, 'type': '99', 'modes': 'cw'}],
     [1001, 14007, {'lanes': 7, 'length': 0.49, 'type': '99', 'modes': 'cw'}]])

每行的前两个值都有一个向量（即1001和7005），但是我需要另一个向量来表示与'lanes'相关的值。在

以下是我目前为止的代码：

^{pr2}$

我得到的错误如下：

lane_values = edge_array[:, 2['lanes']]
TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__'

如果您需要进一步澄清，请告诉我，谢谢！在

Answer 1

@Zwinck建议使用结构化数组。这里有一种方法

为字典部分定义一个数据类型。它有不同数据类型的字段

dt1 = np.dtype([('lanes',int), ('length',float), ('type','S2'),('modes','S2')])

将该数据类型嵌入一个较大的数据类型中。我对前两个值使用了子数组格式：

^{pr2}$

现在创建数组。我编辑了你的表达式以适应dt。元组和列表的混合很重要。我本来可以从你的对象数组转移数据的（todo？）在

edge_array1 = np.array(  
    [([1001, 7005], ( 9,  0.35, '99','cw')),
     ([1001, 8259], ( 10, 0.46, '99','cw')),
     ([1001, 14007], (7,  0.49, '99', 'cw'))], dtype=dt)

现在可以通过'f0'字段名访问2个int值：

In [513]: edge_array1['f0']
Out[513]: 
array([[ 1001,  7005],
       [ 1001,  8259],
       [ 1001, 14007]])

“车道”通过字段名称索引的双重应用程序访问（因为它们是字段中的字段）：

In [514]: edge_array1['f1']['lanes']
Out[514]: array([ 9, 10,  7])