將字典值從1D數組變形為2D數組

Question

我想計算兩個字典中單詞的余弦相似度。 單詞是鍵，數組是值。 為此，我需要先將它們轉換為2D數組，我進行了一些研究，發現x = x.reshape(1,-1)我成功地用字典中的單個值將其轉換了，但是，我沒有知道如何使用for循環轉換整個字典的值。

數據

D
{'A': array([ 4.80625004e-01, -1.40245005e-01, -9.99999046e-03]),
'B': array([-0.46553   , -0.1519755 ,  0.41836]),
'C': array([0.0090175 ,  0.05817001, -0.09712502])}

D2 (same format as D)
{'D': ([8.11059952e-01,  6.84859991e-01,  1.01619996e-01]),
'E':([-0.82868   ,  0.49513   ,  0.67581]),
'F':([-0.17093   ,  0.88746   ,  0.0931135])}

我試過了

for i in D2.items():
    D2[i] = D2[i].reshape(1, -1) #Error on this line

但收到錯誤： TypeError：無法散列的類型：'numpy.ndarray'

請問一些建議嗎？ 在此先感謝您！

Answer 1

Dict.items（）返回鍵值對的元組。 因此，在您的情況下， i是鍵和值的元組。 嘗試：

for i, value in D2.items():
    D2[i] = value.reshape(1, -1)

Answer 2

嘗試這個

from numpy import array

d = dict({'A': array([ 4.80625004e-01, -1.40245005e-01, -9.99999046e-03]),
'B': array([-0.46553   , -0.1519755 ,  0.41836]),
'C': array([0.0090175 ,  0.05817001, -0.09712502])})

reshaped_arrays = dict()
    for x, j in d.items():
        dd[x]=j.reshape(1,-1)