如何在Python中把NumPy数组转换为字典

下面的文章解释了如何在Python中把numpy数组转换为字典。Numpy中的数组是一个元素表(通常是数字)，都是相同的类型，由一个正整数的元组来索引。在Numpy中，数组的维数被称为数组的等级。一个整数的元组给出数组在每个维度上的大小，被称为数组的形状。Numpy中的一个数组类被称为ndarray。Numpy数组中的元素可以通过使用方括号来访问，并且可以通过使用嵌套的Python Lists来初始化。

步骤

为了将一个numpy数组转换为字典，下面的程序使用_dict(enumerate(array.flatten(), 1)) _，这就是它的具体做法。__

array.flatten : 这个函数用来获取给定数组的副本，并将其折叠成一维。
enumerate:枚举方法对列表中的每个项目都有一个自动计数器/索引。第一个索引值将从0开始
dict : 这个函数用来将任何对象转换为字典。

示例 1:

# importing required libraries
import numpy as np
 
# creating a numpy array
array = np.array([['a', 'b', 'c'],
                  ['d', 'e', 'f'],
                  ['g', 'h', 'i']])
 
# convert numpy array to dictionary
d = dict(enumerate(array.flatten(), 1))
 
# print numpy array
print(array)
print(type(array))
 
# print dictionary
print(d)
print(type(d))

输出:

[['a' 'b' 'c']

['D''E''F']

['g''h''i']] 。

<class ‘numpy.ndarray’>

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e', 6: 'f', 7: 'g', 8: 'h', 9: 'i' }

<class ‘dict’>

示例 2:

# importing required libraries
import numpy as np
 
# creating a numpy array
array = np.array([['1', '2', '3','4','5'],
                  ['6', '7', '8','9','10'],
                  ['11', '12', '13','14','15']])
 
# convert numpy array to dictionary
d = dict(enumerate(array.flatten(), 1))
 
# print numpy array
print(array)
print(type(array))
 
# print dictionary
print(d)
print(type(d))

输出:

[[‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’ ‘5’]

[‘6’ ‘7’ ‘8’ ‘9’ ’10’]

[’11’ ’12’ ’13’ ’14’ ’15’]]

{1: ‘1’, 2: ‘2’, 3: ‘3’, 4: ‘4’, 5: ‘5’, 6: ‘6’, 7: ‘7’, 8: ‘8’, 9: ‘9’, 10: ’10’, 11: ’11’, 12: ’12’, 13: ’13’, 14: ’14’, 15: ’15’}