преобразовать список словарей в массив numpy

Question

У меня есть следующий список словарей:

{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}

Я пытаюсь преобразовать его в массив numpy с двумя столбцами только для значений 'x' и 'z' .

Есть простой способ сделать это?

Answer 1

Вот так:

thearray = pd.DataFrame(dictlist)[['x', 'z']].values

Answer 2

data = [{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044},
{'x': -0.002222188049927354, 'y': 0.014999999664723873, 'z': -0.45333319902420044}]

pd.DataFrame(data)[['x', 'z']].values

array([[-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ],
       [-0.00222219, -0.4533332 ]])