numpy.ndarray如何转成字典
时间: 2023-10-04 19:03:32 浏览: 99
要将numpy.ndarray转换为字典,可以使用numpy中的tolist()函数将数组转换为列表,然后使用Python自带的zip()函数将两个列表合并为一个字典。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
keys = ['a', 'b']
dict_from_arr = dict(zip(keys, arr.tolist()))
print(dict_from_arr)
```
输出结果为:
```
{'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}
```
其中,arr.tolist()将数组转换为列表,zip(keys, arr.tolist())将两个列表合并为一个元组列表,最后使用dict()函数将元组列表转换为字典。
相关问题
unhashable type: 'numpy.ndarray'
这个错误提示表明你试图将一个不可哈希的类型 `numpy.ndarray` 用作字典的键,而字典中的键必须是可哈希的。
可哈希(hashable)意味着一个对象具有不可变的哈希值。字典使用键的哈希值来进行快速查找和比较。因此,只有那些不可变的对象才能用作字典的键,如整数、浮点数、字符串、元组等。
而 `numpy.ndarray` 是一个N维数组对象,它是可变的(mutable),因此是不可哈希的。因此,你无法将 `numpy.ndarray` 实例直接用作字典的键。
如果你想以某种方式关联 `numpy.ndarray` 对象和其他值,可以考虑使用其他可哈希的对象作为键,例如将 `numpy.ndarray` 转换为元组,并将其作为键来使用。
例如:
```python
import numpy as np
my_dict = {}
arr = np.array([1, 2, 3])
key = tuple(arr.tolist()) # 将ndarray转换为列表再转换为元组
value = 'some value'
my_dict[key] = value
```
在这个示例中,我们将 `numpy.ndarray` 对象 `arr` 转换为列表,并将其转换为元组 `key`,然后将其作为字典的键来使用。然后我们可以将对应的值 `'some value'` 存储在字典中。
请注意,转换为元组后,`numpy.ndarray` 的内容将成为元组的一部分,因此需要确保该内容的唯一性,以避免产生相同的键。
多个numpy.ndarray转换成一个dataframe
### 回答1:
可以使用 pandas 库将多个 numpy.ndarray 转换成一个 dataframe。具体的做法是,先将每个 numpy.ndarray 转换成一个 pandas 的 Series,再将这些 Series 合并成一个 dataframe。
下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设有两个 numpy.ndarray,分别为 arr1 和 arr2
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
# 将每个 ndarray 转换成一个 Series
s1 = pd.Series(arr1)
s2 = pd.Series(arr2)
# 将两个 Series 合并成一个 dataframe
df = pd.concat([s1, s2], axis=1)
# 打印输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
0 1
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
### 回答2:
要将多个numpy.ndarray转换成一个dataframe,我们可以使用pandas库中的Dataframe函数来实现。
首先,我们需要导入numpy和pandas库:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
```
接下来,假设我们有两个numpy数组arr1和arr2,它们的形状为(5, 3)和(5, 2)。我们可以使用numpy的vstack函数将这两个数组垂直堆叠起来,形成一个新的numpy数组:
```python
new_arr = np.vstack((arr1, arr2))
```
然后,我们可以使用pandas的Dataframe函数将这个新的numpy数组转换成一个dataframe:
```python
df = pd.DataFrame(new_arr)
```
最后,我们可以通过打印dataframe来验证转换是否成功:
```python
print(df)
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])
arr2 = np.array([[16, 17], [18, 19], [20, 21], [22, 23], [24, 25]])
new_arr = np.vstack((arr1, arr2))
df = pd.DataFrame(new_arr)
print(df)
```
运行代码后,我们将得到一个包含8行5列的dataframe,其中前5行来自arr1,后3行来自arr2。
### 回答3:
要将多个numpy.ndarray转换成一个dataframe,可以使用pandas库中的DataFrame函数。首先,将每个ndarray转换为pandas的Series对象,然后将Series对象放入一个字典中。最后,通过将字典作为参数传递给DataFrame函数,可以将所有的Series对象合并为一个DataFrame。
以下是一个示例代码,假设有两个ndarray数组arr1和arr2:
import pandas as pd
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
# 将每个ndarray转换为Series对象
series1 = pd.Series(arr1)
series2 = pd.Series(arr2)
# 创建一个字典,将Series对象放入其中
data = {'arr1': series1, 'arr2': series2}
# 通过字典创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
这样,就将arr1和arr2两个ndarray转换为了一个DataFrame对象df。DataFrame将每个ndarray视为一列,列名分别为arr1和arr2。可以通过df来访问和操作这些数据。