如何在python3中创建混合类型的多维数组？

Question

我不知道为什么我总是在一些简单的事情上纽比。也许吧我想起来有点不对劲，用键和值组成数组的最佳方法是什么？在

我试过了：

 group_a = np.array[{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, "uruguay" : 0}]

TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

&

^{pr2}$

ValueError: only 2 non-keyword arguments accepted

&

我感到困惑。在

Answer 1

首先是np.array的签名：

array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

它是一个函数，使用()。它有一个位置参数，通常是一个列表。其他参数被解释为关键字参数，dtype，copy，等等

我们可以列一个字典列表：

^{pr2}$

我们可以从这个列表中创建一个数组。注意dtype。阵列是1d

In [545]: arr = np.array(alist)
In [546]: arr
Out[546]: 
array([{'russia': 0}, {'saudi_arabia': 0}, {'egypt': 0}, {'uruguay': 0}],
      dtype=object)

但是你为什么不做一个有多个键的字典呢？单元素字典的列表或数组看起来不太有用。在

In [548]: adict = {"russia" : 0, "saudi_arabia" : 0, "egypt" : 0,"uruguay" : 0}
In [549]: adict
Out[549]: {'russia': 0, 'saudi_arabia': 0, 'egypt': 0, 'uruguay': 0}

比较获取字典键的方法：

In [550]: alist[2].keys()
Out[550]: dict_keys(['egypt'])
In [551]: adict.keys()
Out[551]: dict_keys(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'])
In [552]: [d.keys() for d in arr]
Out[552]: 
[dict_keys(['russia']),
 dict_keys(['saudi_arabia']),
 dict_keys(['egypt']),
 dict_keys(['uruguay'])]

In [554]: np.array([list(d.items()) for d in alist],object)
Out[554]: 
array([[['russia', 0]],

       [['saudi_arabia', 0]],

       [['egypt', 0]],

       [['uruguay', 0]]], dtype=object)
In [555]: _.shape
Out[555]: (4, 1, 2)    # multidimensional object array
In [556]: __[:,0,0]
Out[556]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype=object)

我们还可以从adict生成一个结构化数组（但也可以间接地从alist生成）：

In [559]: list(adict.items())    # produces a list of tuples
Out[559]: [('russia', 0), ('saudi_arabia', 0), ('egypt', 0), ('uruguay', 0)]

In [561]: sarr = np.array(list(adict.items()),dtype='U20,int')
In [562]: sarr
Out[562]: 
array([('russia', 0), ('saudi_arabia', 0), ('egypt', 0), ('uruguay', 0)],
      dtype=[('f0', '<U20'), ('f1', '<i8')])

按字段访问。（注意这是一个1d数组）：

In [563]: sarr['f0']
Out[563]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype='<U20')
In [564]: sarr['f1']
Out[564]: array([0, 0, 0, 0])