Python：将字符串解析为数组答案

【问题标题】：Python: Parse string to arrayPython：将字符串解析为数组
【发布时间】：2017-04-04 03:13:05
【问题描述】：

我目前在将字符串解析为 numpy 数组时遇到问题。

字符串如下所示：

input = '{{13,1},{2,1},{4,4},{1,7},{9,1}}'

字符串表示一个稀疏向量，其中向量本身由大括号分隔。每个条目本身由大括号分隔，指示哪些索引具有哪些条目。列表中的第一项编码向量的维度。

在上面的例子中，向量的长度为 13 和 4 个不为 0 的条目。

output = np.array([0,7,1,0,4,0,0,0,0,1,0,0,0])

将其解析为数组后，我必须将其解析为密集格式的字符串，格式为：

stringoutput = '{0,7,1,0,4,0,0,0,0,1,0,0,0}'

虽然我设法将 numpy 数组解析为字符串，但我遇到了括号错误的问题（即内置 array2string 函数使用 []，而我需要 {}）

我愿意接受任何有用的建议，有效地解决这个问题（即使是大型稀疏向量）。

谢谢。

\edit：给定的向量总是一维的，即第一个 {} 中的第二个数字总是 1。（你只需要 1 个索引来定位元素的位置）

【问题讨论】：

它们总是一维的吗？

标签： python arrays string numpy

【解决方案1】：

这是一个numpythonic方式：

In [132]: inp = '{{13,1},{2,1},{4,4},{1,7},{9,1}}'

# Relace the brackets with parenthesis in order to convert the string to a valid python object.
In [133]: inp = ast.literal_eval(inp.replace('{', '(').replace('}', ')'))
# Unpack the dimention and rest of then values from input object
In [134]: dim, *rest = inp
# Creat the zero array based on extracted dimention 
In [135]: arr = np.zeros(dim)
# use `zip` to collecte teh indices and values separately in order to be use in `np.put`
In [136]: indices, values = zip(*rest)

In [137]: np.put(arr, indices, values)

In [138]: arr
Out[138]: 
array([[ 0.],
       [ 7.],
       [ 1.],
       [ 0.],
       [ 4.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 1.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.]])

【讨论】：

【解决方案2】：

我喜欢@Kasramvd 的方法，但我想我也会把它放在那里：

In [116]: r = (list(map(int, a.split(','))) for a in input[2:-2].split('},{'))

In [118]: l = np.zeros(next(r)[0], np.int)

In [119]: for a in r:
     ...:     l[a[0]] = a[1]
     ...:    

In [122]: s = '{' + ','.join(map(str, l)) + '}'

In [123]: s
Out[123]: '{0,7,1,0,4,0,0,0,0,1,0,0,0}'

【讨论】：

【解决方案3】：

这是基于@Kasramvd 的回答。我调整了其他值的填充方式。

来自@Kasramvd

import numpy as np
import ast

inp = '{{13,1},{2,1},{4,4},{1,7},{9,1}}'
inp = ast.literal_eval(inp.replace('{', '(').replace('}', ')'))
dim, *rest = inp

我的调整

a = np.zeros(dim, dtype=int)
r = np.array(rest)
a[r[:, 0], 0] = r[:, 1]

a

array([[0],
       [7],
       [1],
       [0],
       [4],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [1],
       [0],
       [0],
       [0]])

在一维中

a = np.zeros(dim[0], dtype=int)
r = np.array(rest)
a[r[:, 0]] = r[:, 1]

a

array([0, 7, 1, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0])

【讨论】：