将字典转换为Numpy数组

Question

我想将字典进行转换

{0: {0: 173, 1: 342, 2: 666, 3: 506, 4: 94},
 1: {0: 13, 1: 2171, 2: 1915, 3: 3075, 4: 630},
 2: {0: 0, 1: 265, 2: 5036, 3: 508, 4: 11},
 3: {0: 0, 1: 3229, 2: 2388, 3: 3649, 4: 193},
 4: {0: 3, 1: 151, 2: 591, 3: 1629, 4: 410}}

转换为NumPy数组

array([[ 173,  342,  666,  506,   94],
       [  13, 2171, 1915, 3075,  630],
       [   0,  265, 5036,  508,   11],
       [   0, 3229, 2388, 3649,  193],
       [   3,  151,  591, 1629,  410]])

有没有什么高效的方法来完成这个任务？

- user0810

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在什么方面高效？速度、内存、CPU周期、可读性等？ - Caramiriel

可读性最重要，速度和内存次之。 - user0810

np.array([list(inner_dict.values()) for inner_dict in d.values()]) - Sreeram TP

Answer 1

这里不可避免地需要使用 Python 级别的循环，因此您可以使用列表推导式：

res = np.array([list(item.values()) for item in d.values()])

# array([[ 173,  342,  666,  506,   94],
#        [  13, 2171, 1915, 3075,  630],
#        [   0,  265, 5036,  508,   11],
#        [   0, 3229, 2388, 3649,  193],
#        [   3,  151,  591, 1629,  410]])

根据@FHTMitchell的评论，这假设您的字典项（内部和外部）已适当排序。在3.6中，字典作为CPython实现细节是插入有序的，在3.7+中官方有序。

定义内部和外部字典顺序的一种方法是通过operator.itemgetter：

getter = itemgetter(*range(5))
res = np.array([getter(item) for item in getter(d)])

这种解决方案不依赖于您输入字典的顺序。

- jpp

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注意，这仅适用于Python 3.6或更高版本，并且仅在您的字典构建为有序时才有效。 - FHTMitchell