En este artículo, veremos diferentes formas de convertir un diccionario de Python en una array Numpy utilizando la biblioteca NumPy. A veces es necesario convertir un diccionario en Python en una array NumPy y Python proporciona un método eficiente para realizar esta operación. La conversión de un diccionario a una array NumPy da como resultado una array que contiene los pares clave-valor del diccionario.
Veamos los diferentes métodos:
Método 1: Usar numpy.array() y Comprensión de listas juntos.
Sintaxis: numpy.array( objeto , dtype = Ninguno , * , copia = Verdadero , orden = ‘K’ , subok = Falso , ndmin = 0 )
Retorno: un objeto de array que cumple los requisitos especificados.
Hemos usado np.array() para convertir un diccionario en una array de búsqueda. Y para obtener todos y cada uno de los valores del diccionario como una lista para la entrada de np.array(), se utiliza el concepto de comprensión de listas .
Ejemplo:
Python3
# importing required librariess import numpy as np from ast import literal_eval # creating class of string name_list = """{ "column0": {"First_Name": "Akash", "Second_Name": "kumar", "Interest": "Coding"}, "column1": {"First_Name": "Ayush", "Second_Name": "Sharma", "Interest": "Cricket"}, "column2": {"First_Name": "Diksha", "Second_Name": "Sharma","Interest": "Reading"}, "column3": {"First_Name":" Priyanka", "Second_Name": "Kumari", "Interest": "Dancing"} }""" print("Type of name_list created:\n", type(name_list)) # converting string type to dictionary t = literal_eval(name_list) # printing the original dictionary print("\nPrinting the original Name_list dictionary:\n", t) print("Type of original dictionary:\n", type(t)) # converting dictionary to numpy array result_nparra = np.array([[v[j] for j in ['First_Name', 'Second_Name', 'Interest']] for k, v in t.items()]) print("\nConverted ndarray from the Original dictionary:\n", result_nparra) # printing the type of converted array print("Type:\n", type(result_nparra))
Producción:
Tipo de lista de nombres creada:
<clase ‘str’>Imprimiendo el diccionario Name_list original:
{‘column0’: {‘First_Name’: ‘Akash’, ‘Second_Name’: ‘kumar’, ‘Interest’: ‘Coding’},
‘column1’: {‘First_Name’: ‘Ayush’, ‘Second_Name’: ‘Sharma’, ‘Interest’: ‘Cricket’},
‘column2’: {‘First_Name’: ‘Diksha’, ‘Second_Name’: ‘Sharma’, ‘Interest’: ‘Reading’},
‘column3’ : {‘First_Name’: ‘Priyanka’, ‘Second_Name’: ‘Kumari’, ‘Interest’: ‘Dancing’}}
Tipo de diccionario original:
<class ‘dict’>Ndaray convertido del diccionario original:
[[‘Akash’ ‘kumar’ ‘Codificación’]
[‘Ayush’ ‘Sharma’ ‘Cricket’]
[‘Diksha’ ‘Sharma’ ‘Lectura’]
[‘ Priyanka’ ‘Kumari’ ‘Baile ‘]]
Escriba:
<clase ‘numpy.ndarray’>
Método 2: Usar numpy.array( ) y dictionary_obj.items() .
Hemos usado np.array() para convertir un diccionario en una array de búsqueda. Y para obtener todos y cada uno de los valores del diccionario como una lista para la entrada del método np.array(), se usa dictionary_obj.items() .
Ejemplo:
Python3
# importing library import numpy as np # creating dictionary as key as # a number and value as its cube dict_created = {0: 0, 1: 1, 2: 8, 3: 27, 4: 64, 5: 125, 6: 216} # printing type of dictionary created print(type(dict_created)) # converting dictionary to # numpy array res_array = np.array(list(dict_created.items())) # printing the converted array print(res_array) # printing type of converted array print(type(res_array))
Producción:
<class 'dict'> [[ 0 0] [ 1 1] [ 2 8] [ 3 27] [ 4 64] [ 5 125] [ 6 216]] <class 'numpy.ndarray'>
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Akashkumar17 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA