python - 从具有坐标和值的字典构建 numpy 矩阵

Question

大家好，我正在尝试从两个字典构建一个 Numpy 矩阵。第一个字典有一个整数键和一个 float64 值；另一个以坐标为键，整数值引用第一个字典的键。

目标是构建一个 Numpy 矩阵，坐标第二个字典中的键，并计算与整数键对应的浮点值。

dict_coord = {(0,0): 1, (0,1): 0, (0,2): 2,
              (1,0): 1, (1,1): 1, (1,2): 0,
              (2,0): 1, (2,1): 2, (2,2): 0}

dict_values = {0: 1.1232.., 1: 0.3523.., 2: -1.2421..}

result = np.array([[0.3523,1.1232,-1.2421],
                   [0.3523,0.3523,1.1232],
                   [0.3523,-1.2421,1.1232]])

我找到了最简单的解决方案，但是太慢了。我正在使用具有 300 x 784 个单元的矩阵，该算法大约需要 110 毫秒才能完成。

import numpy as np

def build_matrix(dict_index,dict_values):
    mat_ret = np.zeros([300,784])
    for k,v in dict_index.items():
        mat_ret[k] = dict_values[v]
    return mat_ret

如果您能帮我找到更好、更简单的解决方案来解决这个问题，我将不胜感激!

Answer 1

鉴于您的 dict_coord 键始终以这种方式排序，您可以简单地将两个字典转换为数组，然后将一个与另一个建立索引:

coord_array = np.asarray(list(dict_coord.values()))
values_array = np.asarray(list(dict_values.values()))

values_array[coord_array].reshape(3, 3)
# array([[ 0.3523,  1.1232, -1.2421],
#        [ 0.3523,  0.3523,  1.1232],
#        [ 0.3523, -1.2421,  1.1232]])