Python 不使用numpy创建多维数组的好方法

我需要一些方法来跟踪布尔标志的四维数组。只有真/假值。看起来numpy是做这类事情的标准方式，但它的安装似乎比我真正想要处理的要复杂得多。（我需要在多个操作系统环境中工作。）

那么，有没有一种简单的方法，或者说是一个简单的模块，可以让我从一个四维数组中存储和获取真/假值，而不用把自己挖到比海洋更深的一堆意大利面条

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我可以创建列表列表列表，但这似乎相当笨拙。

您可以使用python列表代替numpy数组来生成多维数组

比如：

values = [[[[True, False, False], [False, False, False], ...]]]

您将使用numpy阵列的其他哪些功能？如果您需要很多，那么在大多数平台上安装应该很简单。大多数Linux发行版的软件包管理方案中都有它，windows上有一个“next，next，next，install”安装程序，您可以使用PIP或类似工具在OS X上安装

正如其他人所建议的，另一种方法是使用

dict

，或者可能使用

defaultdict

，并使用元组对其进行索引：

values = {}

values[1, 2, 3, 4] = True
...

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像这样的怎么样

def make_array(shape):
    data = False
    while len(shape) > 0:
        data = [data for x in range(shape[-1])]
        shape.pop()
    return data



>>> make_array([3,4,5])
[[[False, False, False, False, False], [False, False, False, False, False], [False, False, False, False
, False], [False, False, False, False, False]], [[False, False, False, False, False], [False, False, Fa
lse, False, False], [False, False, False, False, False], [False, False, False, False, False]], [[False,
 False, False, False, False], [False, False, False, False, False], [False, False, False, False, False],
 [False, False, False, False, False]]]
>>> 

---

您可以执行

shape[0]

来转换输出形状。当然，这只会得到“空”数组。

如果您只想存储和获取一个四维对象，可以使用dict：

In [7]: x = {}

# store
In [8]: x[1,2,3,4] = True

# get
In [9]: x[1,2,3,4]
Out[9]: True

如果数组稀疏（罕见的真值）；您可以使用：

从集合导入defaultdict
def品牌（深度）：
如果深度大于1，则返回defaultdict（lambda:make（depth-1）），否则返回False
>>>d=defaultdict（lambda:make（4））
>>>d[1][2][3][4]=正确
>>>d[1][2][3][4]
真的
>>>d[1][2][3][2]
假的
>>>d[1][2][3]
defaultdict（，{2:False，4:True}）

这基本上就是我试图避免的挂载意大利面。如何将数据加载到阵列中？windows安装程序仅在32位windows上工作。据我所知，我只需要设置、取消设置和获取标志。（所以numpy可能是严重的过度使用。）它也应该在64位windows上工作，但我相信它需要安装32位Python。这通常意味着相同的事情。不幸的是，我需要一次加载一个数组值。我的数据集似乎完全没有从一个值到另一个值的关联。是的。如果我必须自己实现，我可能会在

字节数组

--覆盖

\uuuuuu setitem\uuuuuuuuuuuuu

和

\uuuuuuu getitem\uuuuuuuuuuuuuuuuu

周围创建一个类包装器，以指向正确的位置。当然，如果您想支持切片等，这会变得更复杂。不过，我想最终还是使用

numpy

；-）你需要什么操作？你能用4元组密钥的dict吗？你知道，安装numpy其实并不难…你知道安装numpy真的很难。在64位Windows上。这是如此简单，但令人敬畏。

from collections import defaultdict

a = defaultdict(bool)
a[i,j,k,m] = True

from collections import defaultdict
def make(depth):
    return defaultdict(lambda: make(depth - 1)) if depth > 1 else False

>>> d = defaultdict(lambda: make(4))     
>>> d[1][2][3][4] = True
>>> d[1][2][3][4] 
True
>>> d[1][2][3][2]
False
>>> d[1][2][3]
defaultdict(<function <lambda> at 0x10d08d488>, {2: False, 4: True})