python根据numpy数组创建字典

可以使用 `numpy` 库中的 `ndenumerate()` 函数来遍历 `numpy` 数组并创建字典。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([['a', 'b'], ['c', 'd']])

# 创建一个空字典
dict_arr = {}

# 使用ndenumerate函数遍历numpy数组
for index, value in np.ndenumerate(arr):
    dict_arr[index] = value

# 打印字典
print(dict_arr)

输出：

{(0, 0): 'a', (0, 1): 'b', (1, 0): 'c', (1, 1): 'd'}

在上面的代码中，我们首先创建了一个 `numpy` 数组。然后，我们创建了一个空字典 `dict_arr`。接下来，我们使用 `ndenumerate()` 函数遍历 `numpy` 数组，并将索引和对应的值添加到字典中。最后，我们打印出字典。

相关问题

将m*n维的numpy数组转化为字典，其中每一行第一个值为索引，后面为为numpy数组，利用pandas实现

可以使用 pandas 实现该操作，具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 3x4 的numpy数组
arr = np.array([[1,2,3,4], [2,4,6,8], [3,6,9,12]])

# 将数组转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)

# 将第一列设置为索引列
df.set_index(0, inplace=True)

# 将 DataFrame 转化为字典
result_dict = df.apply(lambda x: x.values.tolist(), axis=1).to_dict()

print(result_dict)

输出结果为：

{1: [2, 3, 4], 2: [4, 6, 8], 3: [6, 9, 12]}

其中，字典的 key 对应着第一列的数值，value 为一个列表，对应着该行的后面几列的数值。

怎么向字典中加入numpy数组？

可以使用numpy数组的tolist()方法将其转换为Python列表，然后将列表添加到字典中。例如：

import numpy as np

my_dict = {'array': []}

my_array = np.array([1, 2, 3])

my_dict['array'] = my_array.tolist()

print(my_dict)

输出：

{'array': [1, 2, 3]}

在这个示例中，我们首先创建了一个空字典`my_dict`，然后创建一个numpy数组`my_array`。接下来，我们将numpy数组转换为Python列表，并将其添加到`my_dict`字典中的`array`键下。最后，我们打印出整个字典以确认数组已成功添加到字典中。