带有字典的 Numpy 数组映射值 - Python

Numpy 是一个用于科学计算的重要 Python 库。它提供了一个强大的数组对象，可以高效地进行数值运算和数据操作。在处理数组时，有时需要根据字典中的键-值对对数组中的元素进行映射。本文将介绍如何使用 Numpy 数组和字典来进行值的映射，以及提供实例代码。

1. 利用字典映射值

在 Python 中，字典是一种无序的、可变的容器，能够存储键-值对。可以使用字典来将特定的值映射到其他值上，并在数组中进行替换。

以下是一个示例字典，将小写字母映射为对应的大写字母：

mapping = {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}

现在我们想要将一个 Numpy 数组中的元素根据该字典进行替换。首先，需要导入 Numpy 库：

import numpy as np

2. 利用字典映射 Numpy 数组的值

首先，我们将创建一个 Numpy 数组，其中包含一些小写字母：

arr = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

接下来，我们可以使用 Numpy 的 vectorize 函数和一个自定义函数来实现将数组中的值映射到字典中的对应值：

def map_values(value):
    return mapping[value]

# 使用 vectorize 函数对 map_values 函数进行向量化处理
mapped_arr = np.vectorize(map_values)(arr)

此时，mapped_arr 数组的值将根据字典中的映射进行替换。在该示例中，mapped_arr 数组将变为 ['A', 'B', 'C', 'D', 'e']。

3. 完整示例代码

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 定义映射字典
mapping = {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'C', 'd': 'D'}

# 创建 Numpy 数组
arr = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 定义映射函数
def map_values(value):
    return mapping[value]

# 将映射函数向量化，并应用于数组
mapped_arr = np.vectorize(map_values)(arr)

mapped_arr

以上示例代码将输出 array(['A', 'B', 'C', 'D', 'e'], dtype='<U1')。

这就是使用带有字典的 Numpy 数组来映射值的方法。通过这种方式，您可以根据字典中的映射将数组中的特定值替换为其他值。

希望本文能够帮助您了解如何利用字典对 Numpy 数组中的值进行映射。