Python 获取对象中每个键的类型列表

我开始学习使用iris数据集进行Python机器学习的基础知识。我使用以下代码加载数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris()

然后我开始查看每个键的形状，但有些键是列表，没有形状。因此，我用

类型（iris\u数据集['feature\u names']）查看每个键的类型。但是，我不想对每个键重复此代码。是否可以获取此虹膜对象中每个关键点的类型？我试过这个，但显然不起作用：

In [30]: type(iris_dataset.keys())
Out[30]: dict_keys

所以我用
type（iris\u数据集['feature\u names'）查看每个键的类型。

注意：似乎您希望将所有值的类型分配给不同的键，而不是键本身的类型

您可以使用列表理解，为数据中的每个键应用
type
功能：

[type(iris_dataset[key]) for key in iris_dataset]

但是，假设
iris\u dataset
是某种类型的
dict
，键可能具有任何顺序，因此仅拥有类型列表还不能告诉您哪个类型对应于哪个键的值。相反，您可能更喜欢元组列表
（键，类型）
：

您可以将内置的类型映射到dict的键，并将
map（）
包装到
list（）
中以获取列表：

dict\u key\u types=list（map（type，iris\u dataset.keys（））
您可以使用列表理解
[在iris\u数据集中为k键入（k）]
注意，假设iris\u数据集是一个字典，它会在for循环中自动返回其键，因此您无需显式调用
.keys（）
尝试：
用于iris\u数据集中的键：打印(“type of{}:{}”。format（key，type（key））
@leaf我唯一能想到的是，对于第一个你立即知道的
iris\u数据集
是一个字典，而不是
列表
或
元组
@leaf，我同意。这是唯一的“优势”“我明白了。我更喜欢不太冗长的版本。Python2对此也没问题。@leaf它并没有多少“冗长”，它完全是在做别的事情。[type（key）…]`获取键的类型，而
[type（data[key]）…]
获取值的类型，在我的印象中，这就是OP真正想要的。为任何混淆道歉，我相信这是不同键的所有值的类型。例如，
type（iris\u数据集['feature\u names']）
给出了
list
的值。我想对对象中的每个键重复一遍。@tobias_k抱歉，伙计。我不知道我怎么会错过。我没有注意到你在做什么。我现在觉得自己像个十足的白痴。
[(key, type(iris_dataset[key])) for key in iris_dataset]