如何在字典中有条件地选择一个数组？

Question

我有以下格式的字典：

• 键是0-9。
• 该值是一个数组，其中包含4个参数（dtype = float）。
• 对于数组中的每个值，都有一个条件（例如，值> 1？）。如果一个值不满足其条件，则将整个条目从字典中删除。
  • 换句话说：只有数组中的所有4个值都满足其各自条件的条目才移到新词典中]

{0: array([-1.37979662, 1.2237947 , 1.02293956, 2.84491658]),
 1: array([-1.32019091, 1.17396212, 1.01325119, 2.89558077]),
 2: array([-1.29436374, 0.93597102, 1.06104517, 2.92670774]),
 3: array([-1.24879849, 1.04383302, 1.06866074, 2.41867709]),
 4: array([-1.1299237 , 0.72485214, 1.04738796, 2.16609311]),
 5: array([-1.08398485, 0.96394932, 1.03896677, 2.34082866]),
 6: array([-1.24153984, 0.82464176, 1.08445227, 2.6564374 ]),
 7: array([-1.04296362, 0.52683467, 1.10769773, 2.32662654]),
 8: array([-1.34813309, 0.76031429, 1.01582122, 2.60977459]),
 9: array([-1.20303226, 0.79573596, 1.03138351, 2.41515303])}

任何提示，谢谢您的努力。

Answer 1

• 对于数组中的每个值，都有一个条件（例如，值> 1？）
  • 样本中的键均不符合条件，因此我更新了data[9]以符合此条件。
• 以下dict comprehension满足仅包含dict comprehension对的条件，其中key: value中的所有值均为np.array。
• >1是内置的python函数
  • .all()-> .all()
  • np.array([ True, True, True, True]).all()-> True

np.array([ False,  True,  True,  True]).all()

对于多个条件

False

Answer 2

假设每个值是一个

import numpy as np

data = {0: np.array([-1.37979662, 1.2237947 , 1.02293956, 2.84491658]),
        1: np.array([-1.32019091, 1.17396212, 1.01325119, 2.89558077]),
        2: np.array([-1.29436374, 0.93597102, 1.06104517, 2.92670774]),
        3: np.array([-1.24879849, 1.04383302, 1.06866074, 2.41867709]),
        4: np.array([-1.1299237 , 0.72485214, 1.04738796, 2.16609311]), 
        5: np.array([-1.08398485, 0.96394932, 1.03896677, 2.34082866]), 
        6: np.array([-1.24153984, 0.82464176, 1.08445227, 2.6564374 ]),
        7: np.array([-1.04296362, 0.52683467, 1.10769773, 2.32662654]),
        8: np.array([1.34813309, 0.76031429, 1.01582122, -2.60977459]),
        9: np.array([1.20303226, 1.79573596, 1.03138351, 2.41515303])}

# dict comprehension
data1 = {k: v for k, v in data.items() if (v > 1.0).all()}

print(data1)
>>> {9: array([1.20303226, 1.79573596, 1.03138351, 2.41515303])}

数组，因为基本操作是矢量化的，所以可以立即检查整个数组的条件。

data2 = {k: v for k, v in data.items() if v[0] > 1 if v[1] > 0 if v[2] > 1 if v[3] < -2}

print(data2)

>>> {8: array([ 1.34813309,  0.76031429,  1.01582122, -2.60977459])}

当您执行numpy时，它返回一个布尔数组，我们可以求和。如果此布尔数组的总和为数组的长度，则我们知道每个项目都满足所陈述的条件。我使用

{k: v for k, v in data.items() if sum(v > -1.1) == len(v)}

{5: array([-1.08398485,  0.96394932,  1.03896677,  2.34082866]),
 7: array([-1.04296362,  0.52683467,  1.10769773,  2.32662654])}

来表明它可以正常工作，因为该词典中的值均不符合array > value标准。

Answer 3

您也可以使用-1.1，因为您有一个numpy数组：

> 1