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。

相关问题

怎么向字典中加入numpy二维数组？

可以使用Python中的字典类型和numpy库来实现向字典中加入numpy二维数组。

具体实现步骤如下：

1. 导入numpy库和字典类型：

import numpy as np
my_dict = {}

2. 创建一个二维numpy数组：

my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

3. 将二维数组作为值添加到字典中：

my_dict['my_array'] = my_array

完成以上步骤后，我们就将一个二维numpy数组添加到了字典中，可以通过以下方式访问：

print(my_dict['my_array'])

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

这段代码主要定义了一个名为IOU的函数，函数的输入参数包括boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url。函数的功能是根据控制矩形和控制无效区域，计算并返回一组经过过滤的边界框、类别和得分。具体实现过程如下：

1. 将输入的numpy数组转换成列表格式；
2. 如果当前目录下存在名为stream_dict.txt和cameraId_dict.txt的文件，则分别读取它们的内容，否则创建一个空字典；
3. 从cameraId_dict中获取当前url对应的摄像头id，然后从stream_dict中获取该摄像头的宽和高，如果解析失败则默认宽为1920，高为1080；
4. 根据控制矩形和控制无效区域，过滤边界框、类别和得分，具体的实现过程如下：
* 如果控制矩形和控制无效区域均为空，则不做任何处理，直接返回输入的边界框、类别和得分；
* 如果控制矩形不为空，则遍历每一个边界框，判断其是否与控制矩形重叠，如果重叠则加入到输出列表中；
* 如果控制无效区域不为空，则在之前过滤掉的边界框中，再次遍历每一个边界框，判断其是否在控制无效区域内，如果在则从输出列表中删除该边界框；
5. 将输出的列表转换回numpy数组，并返回。

其中calculate_iou为计算两个矩形框之间的交并比函数。