如何在numpy中實現其值是可變長度數組的字典

Question

我想使用numpy來實現以下數據結構。 現在，我使用python字典來完成這項工作，但是很難執行向量操作，我必須多次添加向量，因此我想使用numpy來簡化工作。 主機的長度在程序執行期間會有所不同。 我是否可以使用numpy結構化數組來完成這項工作，請注意列表的長度是可變的？ 我不熟悉它，只是想知道是否有可能，這樣就不會浪費時間。

{
  "0" :{
      "coordinates": [100, 100],
      "neighbours": [1, 40],
      "hosts":[],
      "v-capacity":20,
      "v-immature":0,
      "v-state":[20, 0, 0, 0]
  },
  "1" :{
      "coordinates": [200, 100],
      "neighbours": [0, 2, 41],
      "hosts":[],
      "v-capacity":20,
      "v-immature":0,
      "v-state":[20, 0, 0, 0]
  },

Answer 1

您顯示的是一本字典，其值也是字典。 嵌套字典的某些值是標量，其他值是列表。 neighbors列表的長度有所不同。

我可以圖片創建一個結構化的數組，其中包含與內部字典鍵相對應的字段。

coordinates和v-state字段的內部尺寸甚至可以為（2，）和（4，）。

但是對於可變長度的neighbors或hosts ，我們可以做到最好，將那些字段定義為具有對象dtype，這會將相應的列表存儲在內存中的其他位置。 這種數組的數學是有限的。

但是，在您不深入了解結構化數組之前，請探索創建一組數組來存儲此數據，在out字典中每個項目row 。

coordinates = np.array([[100,100],[200,100]])
neighbors = np.array([[1, 40],[0, 2, 41]])

確保您了解這些表達式產生的內容。

In [537]: coordinates
Out[537]: 
array([[100, 100],
       [200, 100]])
In [538]: neighbors
Out[538]: array([[1, 40], [0, 2, 41]], dtype=object)

這是可以容納這些數組的結構化數組的示例：

In [539]: dt=np.dtype([('coordinates',int,(2,)),('neighbors',object)])
In [540]: arr = np.zeros((2,), dtype=dt)
In [541]: arr
Out[541]: 
array([([0, 0], 0), ([0, 0], 0)], 
      dtype=[('coordinates', '<i4', (2,)), ('neighbors', 'O')])
In [543]: arr['coordinates']=coordinates
In [544]: arr['neighbors']=neighbors
In [545]: arr
Out[545]: 
array([([100, 100], [1, 40]), ([200, 100], [0, 2, 41])], 
      dtype=[('coordinates', '<i4', (2,)), ('neighbors', 'O')])
In [546]: arr['neighbors']
Out[546]: array([[1, 40], [0, 2, 41]], dtype=object)

注意，這基本上是包裝上的便利。 它將數組存儲在一個位置，但是您仍然可以在各個字段上執行數學/矢量運算。

In [547]: coordinates.sum(axis=1)
Out[547]: array([200, 300])     # sum across columns of a 2d array
In [548]: neighbors.sum()
Out[548]: [1, 40, 0, 2, 41]    # sum (concatenate) of lists