У меня есть словарь как
Samples = {5.207403005022627: 0.69973543384229719, 6.8970222167794759: 0.080782939731898179, 7.8338517407140973: 0.10308033284258854, 8.5301143255505334: 0.018640838362318335, 10.418899728838058: 0.14427355015329846, 5.3983946820220501: 0.51319796560976771}
Я хочу разделить keys и values на 2 numpy массивы.
Я пробовал np.array(Samples.keys(),dtype=np.float), но я получаю сообщение об ошибке TypeError: float() argument must be a string or a number
Вы можете использовать np.fromiter для непосредственного создания массивов numpy из ключа словаря и представления значений:
В python 3:
keys = np.fromiter(Samples.keys(), dtype=float)
vals = np.fromiter(Samples.values(), dtype=float)
В python 2:
keys = np.fromiter(Samples.iterkeys(), dtype=float)
vals = np.fromiter(Samples.itervalues(), dtype=float)
На python 3.4 выполняется следующее:
Samples = {5.207403005022627: 0.69973543384229719, 6.8970222167794759: 0.080782939731898179, 7.8338517407140973: 0.10308033284258854, 8.5301143255505334: 0.018640838362318335, 10.418899728838058: 0.14427355015329846, 5.3983946820220501: 0.51319796560976771}
keys = np.array(list(Samples.keys()))
values = np.array(list(Samples.values()))
Причина np.array(Samples.values()) не дает того, что вы ожидаете в Python 3, это то, что в Python 3 метод values () для dict возвращает итерируемое представление, тогда как в Python 2 он возвращает фактический список ключей.
keys = np.array(list(Samples.keys())) также будет работать и в Python 2.7, и сделает ваш код более неактивным. Но дополнительный вызов list() будет замедлять его незначительно.
Просто присвойте все значения списку, а затем преобразуйте их в np.array().
import numpy as np
Samples = {5.207403005022627: 0.69973543384229719, 6.8970222167794759: 0.080782939731898179, 7.8338517407140973: 0.10308033284258854, 8.5301143255505334: 0.018640838362318335, 10.418899728838058: 0.14427355015329846, 5.3983946820220501: 0.51319796560976771}
keys = np.array(Samples.keys())
vals = np.array(Samples.values())
Или, если вы хотите перебрать его:
import numpy as np
Samples = {5.207403005022627: 0.69973543384229719, 6.8970222167794759: 0.080782939731898179, 7.8338517407140973: 0.10308033284258854, 8.5301143255505334: 0.018640838362318335, 10.418899728838058: 0.14427355015329846, 5.3983946820220501: 0.51319796560976771}
keys = vals = []
for k, v in Samples.items():
keys.append(k)
vals.append(v)
keys = np.array(keys)
vals = np.array(vals)
В Python 3.7:
import numpy as np
Samples = {5.207403005022627: 0.69973543384229719, 6.8970222167794759: 0.080782939731898179, 7.8338517407140973: 0.10308033284258854, 8.5301143255505334: 0.018640838362318335, 10.418899728838058: 0.14427355015329846, 5.3983946820220501: 0.51319796560976771}
keys = np.array(list(Samples.keys()))
vals = np.array(list(Samples.values()))
Примечание. Важно отметить, что в этой версии Python dict.keys() и dict.values() возвращают объекты типа dict_keys и dict_values соответственно.
keys = np.array(dictionary.keys())
values = np.array(dictionary.values())