将二维字典转换为 numpy 矩阵答案

【问题标题】：converting a 2d dictionary to a numpy matrix将二维字典转换为 numpy 矩阵
【发布时间】：2012-05-24 07:32:07
【问题描述】：

我有一本像这样的大字典：

d[id1][id2] = value

示例：

books["auth1"]["humor"] = 20
books["auth1"]["action"] = 30
books["auth2"]["comedy"] = 20

等等..

每个“auth”键都可以有任何一组与之关联的“流派”。键项的值是他们写的书的数量。

现在我想要的是将它转换为矩阵的形式......类似于：

                    "humor"       "action"        "comedy"
      "auth1"         20            30               0
      "auth2"          0            0                20

我该怎么做？谢谢

【问题讨论】：

首先遍历字典，然后找到行数和列数.. 之后我迭代将每个条目转换为定义的向量.. 然后在另一个迭代中通过 id1.. 关联它与他们的向量
您只想这样打印出来吗？为什么需要进入一个numpy矩阵
@PaulSeeb: 不不.. 实际上我想稍后执行这个矩阵的 svd..

标签： python numpy

【解决方案1】：

使用列表推导将 dict 转换为列表列表和/或 numpy 数组：

np.array([[books[author][genre] for genre in sorted(books[author])] for author in sorted(books)])

编辑

显然，您在每个子词典中都有不规则数量的键。列出所有类型：

genres = ['humor', 'action', 'comedy']

然后以正常方式遍历字典：

list_of_lists = []
for author_name, author in sorted(books.items()):
    titles = []
    for genre in genres:
        try:
            titles.append(author[genre])
        except KeyError:
            titles.append(0)
    list_of_lists.append(titles)

books_array = numpy.array(list_of_lists)

基本上，我试图将genres 中每个键的值附加到列表中。如果密钥不存在，则会引发错误。我发现了错误，并将 0 附加到列表中。

【讨论】：

嗨，这给了我：array([[20, 30], [50]], dtype=object) 但我期待的是 [[20, 30, 0],[0, 0,50]]
@Fraz：啊，所以每个作者字典都有不规则数量的键。让我编辑。

【解决方案2】：

pandas这个做得很好：

books = {}
books["auth1"] = {}
books["auth2"] = {}
books["auth1"]["humor"] = 20
books["auth1"]["action"] = 30
books["auth2"]["comedy"] = 20

from pandas import *

df = DataFrame(books).T.fillna(0)

输出是：

       action  comedy  humor
auth1      30       0     20
auth2       0      20      0

【讨论】：

@HYRY 可以使用 pandas DataFrame 作为 matplotlib.pcolor 的输入来创建热图吗？还是必须先转换为 numpy 数组？
在可变长度字典值的情况下，使用DataFrame.from_dict(books, orient='index').fillna(0)代替ValueError。

【解决方案3】：

2018 年，我认为 Pandas 0.22 支持这个out of the box。具体请查看DataFrame的from_dict类方法。

books = {}
books["auth1"] = {}
books["auth2"] = {}
books["auth1"]["humor"] = 20
books["auth1"]["action"] = 30
books["auth2"]["comedy"] = 20

pd.DataFrame.from_dict(books, orient='columns', dtype=None)

【讨论】：