如何在Python中将 NumPy 数组转换为字典？

下面的文章解释了如何在Python中将 numpy 数组转换为字典。 Numpy 中的数组是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由正整数元组索引。在 Numpy 中，数组的维数称为数组的秩。给出沿每个维度的数组大小的整数元组称为数组的形状。 Numpy 中的数组类称为ndarray 。 Numpy 数组中的元素使用方括号访问，并且可以使用嵌套的Python列表进行初始化。

方法

要将 numpy 数组转换为字典，以下程序使用dict(enumerate(array.flatten(), 1)) ，这正是它的作用：  

• array.flatten ：此函数用于获取给定数组的副本，折叠为一维。
• enumerate ：Enumerate 方法为列表中的每个项目提供一个自动计数器/索引。第一个索引值将从 0 开始
• dict ：此函数用于将任何对象转换为字典。

示例 1：

Python3

# importing required librariess
import numpy as np
  
# creating a numpy array
array = np.array([['a', 'b', 'c'],
                  ['d', 'e', 'f'],
                  ['g', 'h', 'i']])
  
# convert nympy array to dictionary
d = dict(enumerate(array.flatten(), 1))
  
# print numpy array
print(array)
print(type(array))
  
# print dictionary
print(d)
print(type(d))

输出：

[[‘a’ ‘b’ ‘c’]

[‘d’ ‘e’ ‘f’]

[‘g’ ‘h’ ‘i’]]

{1: ‘a’, 2: ‘b’, 3: ‘c’, 4: ‘d’, 5: ‘e’, 6: ‘f’, 7: ‘g’, 8: ‘h’, 9: ‘i’}

示例 2：

蟒蛇3

# importing required librariess
import numpy as np
  
# creating a numpy array
array = np.array([['1', '2', '3','4','5'],
                  ['6', '7', '8','9','10'],
                  ['11', '12', '13','14','15']])
  
# convert nympy array to dictionary
d = dict(enumerate(array.flatten(), 1))
  
# print numpy array
print(array)
print(type(array))
  
# print dictionary
print(d)
print(type(d))

输出：

[[‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’ ‘5’]

[‘6’ ‘7’ ‘8’ ‘9’ ’10’]

[’11’ ’12’ ’13’ ’14’ ’15’]]

{1: ‘1’, 2: ‘2’, 3: ‘3’, 4: ‘4’, 5: ‘5’, 6: ‘6’, 7: ‘7’, 8: ‘8’, 9: ‘9’, 10: ’10’, 11: ’11’, 12: ’12’, 13: ’13’, 14: ’14’, 15: ’15’}