配列内の辞書値のベクトルを取得する、Python

Question

numpy配列の特定の辞書値のベクトルを取得しようとしています。ここでは、配列がどのように見えるかです：。

import numpy as np 
edge_array = np.array(
    [[1001, 7005, {'lanes': 9, 'length': 0.35, 'type': '99', 'modes': 'cw'}], 
    [1001, 8259, {'lanes': 10, 'length': 0.46, 'type': '99', 'modes': 'cw'}], 
    [1001, 14007, {'lanes': 7, 'length': 0.49, 'type': '99', 'modes': 'cw'}]]) 

私はすなわち1001と7005（各行の最初の2つの値のためのベクトルを持っているが、私は'lanes'に関連付けられた値のために別のベクトルを必要とする

ここ私のコードは、これまでのところです：

row_idx = edge_array[:, 0] 
col_idx = edge_array[:, 1] 
lane_values = edge_array[:, 2['lanes']] 

次のように私が手にエラーがある：

lane_values = edge_array[:, 2['lanes']] 
TypeError: 'int' object has no attribute '__getitem__' 

さらなる説明が必要な場合はお知らせください、ありがとうございます！

Answer 1

部分式2['lanes']は意味がありません：あなたは数2

にインデックス付けされている代わりに、試してみてください。

[rec['lanes'] for rec in edge_array[:, 2]] 

または：

import operator 
map(operator.itemgetter('lanes'), edge_array[:,2]) 

を上記のあなたを与えるだろう通常のPython list; NumPy配列が必要な場合は、リストにnp.array()を呼び出す必要があります。

ただし、ここでのより良い解決策は、名前付き列を持つ「構造化配列」にデータを変換し、名前で効率的に索引付けすることです。配列に多数の行がある場合、これは効率に大きな影響を与えます。

Answer 2

これは完全に動作する例ではありません。それを扱うのは難しいです。タイプは不明です。私は疑問に思っています、あなたは何とかnumpyで作業しますが、うーん、伝えにくいです。

すべての手段で、2 ['something']のインデックスは正しくないため、その理由がわかります。整数のキーでインデックスを作成しようとしています。 python/numpyで索引付けがどのように行われるかを調べてください。

しかし、これはあなたがあなたの 'レーン' を抽出することができる方法である：

map(lambda x: x['lanes'], edge_array[:, 2])) 
# OR (if you want a vector/np-array) 
vec_of_lanes = np.array(map(lambda x: x['lanes'], edge_array[:, 2]))) 

numpyのスタイルで多く：

vec_of_lanes = np.apply_along_axis(lambda x: x[2]['lanes'], 1, edge_array) 

Answer 3

を@Zwinckは、構造化された配列を示唆しました。これを行う1つの方法があります

辞書部分のdtypeを定義します。それは異なるdtypeのフィールドを持っています

dt1 = np.dtype([('lanes',int), ('length',float), ('type','S2'),('modes','S2')]) 

dtypeをより大きなものに埋め込みます。最初の2つの値にサブアレイフォーマットを使用しました。

dt = np.dtype([('f0',int,(2,)), ('f1',dt1)]) 

ここで、アレイを作成します。あなたの表現を編集してdtに合わせました。タプルとリストの組み合わせは重要です。代わりにあなたのオブジェクト配列からデータを転送することができます（todo？彼らはあるので、「レーン」がフィールド名索引（の二重のアプリケーションがアクセスしている間

In [513]: edge_array1['f0'] 
Out[513]: 
array([[ 1001, 7005], 
     [ 1001, 8259], 
     [ 1001, 14007]]) 

：今すぐ2つのint型の値が「F0」フィールド名でアクセスすることができます）

edge_array1 = np.array( 
    [([1001, 7005], (9, 0.35, '99','cw')), 
    ([1001, 8259], (10, 0.46, '99','cw')), 
    ([1001, 14007], (7, 0.49, '99', 'cw'))], dtype=dt) 

フィールド内のフィールド）：

In [514]: edge_array1['f1']['lanes'] 
Out[514]: array([ 9, 10, 7])