使用Python从列表和词汇表构建数组
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<p>我试图用一个列表构建一个矩阵，然后用dict的值填充它。它可以处理小数据，但是当使用大数据（没有足够的Ram）时，计算机会崩溃。
我的脚本显然太重了，但我不知道如何改进它（第一次在编程中）。谢谢</p>
<pre><code>import numpy as np
liste = ["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"]
dico = {"a/b": 4, "c/d" : 2, "f/g" : 5, "g/h" : 2}
#now i'd like to build a square array (liste x liste) and fill it up with the values of
# my dict.
def make_array(liste,dico):
array1 = []
liste_i = [] #each line of the array
for i in liste:
if liste_i :
array1.append(liste_i)
liste_i = []
for j in liste:
if dico.has_key(i+"/"+j):
liste_i.append(dico[i+"/"+j])
elif dico.has_key(j+"/"+i):
liste_i.append(dico[j+"/"+i])
else :
liste_i.append(0)
array1.append(liste_i)
print array1
matrix = np.array(array1)
print matrix.shape()
print matrix
return matrix
make_array(liste,dico)
</code></pre>
<p>非常感谢您的回答，使用<code>in dico</code>或列表理解确实提高了脚本的速度，这非常有用。
但我的问题似乎是由以下功能引起的：</p>
<pre><code>def clustering(matrix, liste_globale_occurences, output2):
most_common_groups = []
Y = scipy.spatial.distance.pdist(matrix)
Z = scipy.cluster.hierarchy.linkage(Y,'average', 'euclidean')
scipy.cluster.hierarchy.dendrogram(Z)
clust_h = scipy.cluster.hierarchy.fcluster(Z, t = 15, criterion='distance')
print clust_h
print len(clust_h)
most_common = collections.Counter(clust_h).most_common(3)
group1 = most_common[0][0]
group2 = most_common[1][0]
group3 = most_common[2][0]
most_common_groups.append(group1)
most_common_groups.append(group2)
most_common_groups.append(group3)
with open(output2, 'w') as results: # here the begining of the problem
for group in most_common_groups:
for i, val in enumerate(clust_h):
if group == val:
mise_en_page = "{0:36s} groupe co-occurences = {1:5s} \n"
results.write(mise_en_page.format(str(liste_globale_occurences[i]),str(val)))
</code></pre>
<p>当使用一个小文件时，我会得到正确的结果，例如：</p>
<blockquote>
<p>contact a = groupe 2</p>
<p>contact b = groupe 2</p>
<p>contact c = groupe 2</p>
<p>contact d = groupe 2</p>
<p>contact e = groupe 3</p>
<p>contact f = groupe 3</p>
</blockquote>
<p>但当使用重文件时，每个组只得到一个示例：</p>
<blockquote>
<p>contact a = groupe 2</p>
<p>contact a = groupe 2</p>
<p>contact a = groupe 2</p>
<p>contact a = groupe 2</p>
<p>contact e = groupe 3</p>
<p>contact e = groupe 3</p>
</blockquote>
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