我有一本字典，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行的数据格式。
基于此线程:Writing to numpy array from dictionary和这个线程:How to convert Python dictionary object to numpy array
我试过了:
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)
但我不断得到预期的可读缓冲区对象
下面的方法有效，但很愚蠢，显然不适用于真实数据。我知道有一个更优雅的方法，我就是想不通。
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)
最佳答案
你可以使用 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())，那么您可以改用 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))
为什么使用列表 [key,val] 不起作用:
顺便说一句，你的尝试，
numpy.array([[key,val] for (key,val) in result.iteritems()],dtype)
非常接近工作。如果您将列表 [key, val] 更改为元组 (key, val)，那么它会起作用。当然，
numpy.array([(key,val) for (key,val) in result.iteritems()], dtype)
和
是一样的numpy.array(result.items(), dtype)
在 Python2 中，或
numpy.array(list(result.items()), dtype)
在 Python3 中。
np.array 对待列表不同于元组:Robert Kern explains :
As a rule, tuples are considered "scalar" records and lists are recursed upon. This rule helps numpy.array() figure out which sequences are records and which are other sequences to be recursed upon; i.e. which sequences create another dimension and which are the atomic elements.
由于 (0.0, 1.1181753789488595) 被认为是这些原子元素之一，它应该是一个元组，而不是一个列表。
关于python dict到numpy结构化数组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15579649/
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