从python计数器字典到nd numpy数组

我知道这是一个非常经典的问题，但经过很多帖子后，我决定将它带回来，而无法找到一个看似基本的东西的优雅解决方案。问题：从python计数器字典到nd numpy数组

我有一个大的数据集的计数器字典，有意义的整数键和整数事件：

co = Counter({8046: 1360, 10046: 1248, 11046: 1024})

我只是想一个基本的整型数组来结束：

a = np.array([[8046,1360],[10046,1248],[11046,1024]])

这个问题的特殊性（或缺乏特异性）是我有整数键，我不需要结构化数组。下面

dtype = dict(names = ['id','data'], formats=['i8','i8']) 
array = np.fromiter(iter(co.items()), dtype=dtype)

不是很令人满意，与

a = [(8046, 1360) (10046, 1248) (11046, 1024)]

结束了这是否只是一种D型的问题吗？非常感谢！

2016-05-17 Etienne

你可以把它变成列表的列表转换为numpy的阵列之前：

>>> np.array(list(co.items())) 
array([[ 8046, 1360], 
     [10046, 1248], 
     [11046, 1024]])

2016-05-17 09:01:45 kennytm

是的！我迷失在这些类型和迭代器中，忘记了基本知识。所以np.array（list（））组合避免了我们指定dtypes。现在我徘徊为什么'np.fromiter'如此刻薄，但我想我只是错过了一些东西。谢谢@kennytm。 – Etienne

如果我没有错，一个简单的'co.items（）'应该足以代替'list（co.items（））'。 – JRodDynamite

@JRodDynamite'np.array（co.items（））'创建一个对象数组而不是2D数组。 'array（dict_items（[（8046,1360），（10046,1248），（11046,1024）]），dtype = object）' – kennytm

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