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我有一个元组列表如下：

[(x,{'y':'1,3','z':'2'}),
(y,{'a':'4'}),
(z,{'b':'2,3'})]

我需要将其转换为 numpy 数组格式，如下所示：

    x   y   z   a   b
x   0   1,3 2   0   0
y   1,3 0   0   4   0
z   2   0   0   0   2,3
a   0   4   0   0   0
b   0   0   2,3 0   0

为了支持这一点，将节点名称存储为一个列表，为它们提供映射索引。

[x,y,z,a,b]

给定索引 - 从这个结构创建 numpy 数组的最有效方法是什么？
此外 - 当新条目进入元组的原始列表时，它将酌情添加到索引列表和 numpy 数组中。

不会发生对现有元素的编辑。

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如果您使用objectdtypes，您可以按照以下方法构建您的数组。由于您需要 2D 对称性，因此首先创建 2D 数组并由此构建结构化数组更容易：

import numpy as np
o = ['x','y','z','a','b']
a = np.zeros((len(o),len(o)),dtype=object)
s  =[('x',{'y':'1,3','z':'2'}), ('y',{'a':'4'}), ('z',{'b':'2,3'})]
for vi in s:
    i = o.index(vi[0])
    for vj in vi[1].items():
        j = o.index(vj[0])
        a[i,j] = vj[1]
        a[j,i] = a[i,j]

# building the structured array
b = np.zeros((len(o),), dtype=[(i,object) for i in o])
for i,vi in enumerate(o):
    b[vi] = a[i,:]

# building a dictionary to access the values
d = dict(( (vi, dict(( (vj, a[i,j]) for j,vj in enumerate(o) ))) for i,vi in enumerate(o) ))
于 2013-07-01T11:08:11.477 回答
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一个更 numpythonic 的版本......这些值存储为字符串。这可以更改，但您可能需要更好地定义输入字典列表的语法：

import numpy as np
import operator as op

data = [('x', {'y' : '1,3', 'z' : '2'}),
        ('y', {'a' : '4'}),
        ('z', {'b' : '2,3'})]

keys = np.array(['x', 'y', 'z', 'a', 'b'])
keys_sort = np.argsort(keys)

rows = [(item[0], item[1].keys(), item[1].values()) for item in data]


rows = np.array(reduce(op.add, ([item[0]]*len(item[1]) for item in data)))
cols = np.array(reduce(op.add, (item[1].keys() for item in data)))
vals = np.array(reduce(op.add, (item[1].values() for item in data)))

row_idx = keys_sort[np.searchsorted(keys, rows, sorter=keys_sort)]
col_idx = keys_sort[np.searchsorted(keys, cols, sorter=keys_sort)]

out_arr = np.empty((len(keys), len(keys)), dtype=vals.dtype)
out_arr[:] = '0'
out_arr[row_idx, col_idx] = vals
out_arr[col_idx, row_idx] = vals

>>> out_arr
array([['0', '1,3', '2', '0', '0'],
       ['1,3', '0', '0', '4', '0'],
       ['2', '0', '0', '0', '2,3'],
       ['0', '4', '0', '0', '0'],
       ['0', '0', '2,3', '0', '0']], 
      dtype='|S3')
于 2013-07-01T15:41:30.160 回答