如何在python3中创建具有混合类型的多维数组？

我不知道为什么我总是喜欢用numpy做一些简单的事情。也许我只是想起了一些错误，用键和值来创建数组的最佳方法是什么

我试过：

 group_a = np.array[{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, "uruguay" : 0}]

TypeError:“内置函数”或“方法”对象不可下标

&

ValueError:仅接受2个非关键字参数

&

---

我感到困惑。

np.array

是一个函数，所以您不能使用

[]

订阅它。在第二种情况下，您输入的词典列表错误，您应该列出它们，然后将其传递给第一个参数。现在，您正在传递一个字典作为函数的参数。因此，这应该是可行的：

np.array([{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, {"uruguay" : 0}])

---

首先是

np.array

的签名：

array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

它是一个函数，使用

（）

。它接受一个位置参数，通常是一个列表。其他参数被解释为关键字参数、

dtype

、

copy

等

我们可以列一个字典列表：

In [543]: alist = [{"russia" : 0}, {"saudi_arabia" : 0}, {"egypt" : 0}, {"urugua
     ...: y" : 0}]
In [544]: alist
Out[544]: [{'russia': 0}, {'saudi_arabia': 0}, {'egypt': 0}, {'uruguay': 0}]

我们可以从这个列表中创建一个数组。请注意

dtype

。阵列为1d

In [545]: arr = np.array(alist)
In [546]: arr
Out[546]: 
array([{'russia': 0}, {'saudi_arabia': 0}, {'egypt': 0}, {'uruguay': 0}],
      dtype=object)

但是你为什么不用多个键来编一本字典呢？单元素字典的列表或数组看起来不是很有用

In [548]: adict = {"russia" : 0, "saudi_arabia" : 0, "egypt" : 0,"uruguay" : 0}
In [549]: adict
Out[549]: {'russia': 0, 'saudi_arabia': 0, 'egypt': 0, 'uruguay': 0}

比较获取字典键的方法：

In [550]: alist[2].keys()
Out[550]: dict_keys(['egypt'])
In [551]: adict.keys()
Out[551]: dict_keys(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'])
In [552]: [d.keys() for d in arr]
Out[552]: 
[dict_keys(['russia']),
 dict_keys(['saudi_arabia']),
 dict_keys(['egypt']),
 dict_keys(['uruguay'])]

In [554]: np.array([list(d.items()) for d in alist],object)
Out[554]: 
array([[['russia', 0]],

       [['saudi_arabia', 0]],

       [['egypt', 0]],

       [['uruguay', 0]]], dtype=object)
In [555]: _.shape
Out[555]: (4, 1, 2)    # multidimensional object array
In [556]: __[:,0,0]
Out[556]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype=object)

我们还可以从

adict

（也可以从

alist

间接创建结构化数组）：

[559]中的

：list（adict.items（））#生成元组列表
出[559]：[（'russia'，0），（'saudi_arabia'，0），（'egypt'，0），（'乌拉圭'，0）]
在[561]中：sarr=np.array（list（adict.items（）），dtype='U20，int'）
在[562]中：sarr
出[562]：
数组（[（'russia'，0），（'saudi_arabia'，0），（'egypt'，0），（'乌拉圭'，0）]，
dtype=[（'f0'，“你为什么想要这样的
numpy.array
？你应该先问自己这个问题，因为
numpy
是用来处理原始数字类型的，而不是对象。这不是一件简单的事。你正在尝试构造一个不寻常的数组。
In [550]: alist[2].keys()
Out[550]: dict_keys(['egypt'])
In [551]: adict.keys()
Out[551]: dict_keys(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'])
In [552]: [d.keys() for d in arr]
Out[552]: 
[dict_keys(['russia']),
 dict_keys(['saudi_arabia']),
 dict_keys(['egypt']),
 dict_keys(['uruguay'])]

In [554]: np.array([list(d.items()) for d in alist],object)
Out[554]: 
array([[['russia', 0]],

       [['saudi_arabia', 0]],

       [['egypt', 0]],

       [['uruguay', 0]]], dtype=object)
In [555]: _.shape
Out[555]: (4, 1, 2)    # multidimensional object array
In [556]: __[:,0,0]
Out[556]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype=object)

In [559]: list(adict.items())    # produces a list of tuples
Out[559]: [('russia', 0), ('saudi_arabia', 0), ('egypt', 0), ('uruguay', 0)]

In [561]: sarr = np.array(list(adict.items()),dtype='U20,int')
In [562]: sarr
Out[562]: 
array([('russia', 0), ('saudi_arabia', 0), ('egypt', 0), ('uruguay', 0)],
      dtype=[('f0', '<U20'), ('f1', '<i8')])

In [563]: sarr['f0']
Out[563]: array(['russia', 'saudi_arabia', 'egypt', 'uruguay'], dtype='<U20')
In [564]: sarr['f1']
Out[564]: array([0, 0, 0, 0])