зацикливание словарей {tuple: NumPy.array} - PullRequest
Новая
       5

зацикливание словарей {tuple: NumPy.array}

3 голосов
/ 09 мая 2011

У меня есть набор словарей k в форме {(i,j):NumPy.array}, по которым я хочу зациклить NumPy.arrays для определенной оценки.

Я сделал следующие словари: 

datarr = ['PowUse', 'PowHea', 'PowSol', 'Top']  
for i in range(len(dat)): exec(datarr[i]+'={}')

так что я всегда могу изменить набор данных, которые я хочу оценивать в моем большем наборе кода, изменив исходный список строк. Тем не менее, это означает, что я должен вызвать свои словари как eval(k) for k in datarr.

В результате цикл, который я хочу сделать, на данный момент выглядит следующим образом: 

for i in filarr:  
    for j in buiarr:  
        for l in datarrdif:  
            a = eval(l)[(i, j)]  
            a[abs(a)<.01] = float('NaN')  
            eval(l).update({(i, j):a})

но есть ли намного более хороший способ написать это? Я попробовал следующее, но это не сработало: 

[eval(l)[(i, j)][abs(eval(l)[(i, j)])<.01 for i in filarr for j in buiarr for k in datarrdiff] = float('NaN')`

Спасибо заранее

1 Ответ

4 голосов
/ 09 мая 2011 
datarr = ['PowUse', 'PowHea', 'PowSol', 'Top']
for i in range(len(dat)): exec(datarr[i]+'={}')

Почему бы вам не создать их как словарь словарей? 

datarr = ['PowUse', 'PowHea', 'PowSol', 'Top']
data = dict((name, {}) for name in datarr)

Тогда вы сможете избежать всех eval(). 

for i in filarr:
    for j in buiarr:
        for l in datarr:
            a = data[l][(i, j)]
            np.putmask(a, np.abs(a)<.01, np.nan)
            data[l].update({(i, j):a})

или, возможно, просто: 

for arr in data.itervalues():
    np.putmask(arr, np.abs(arr)<.01, np.nan)

, если вы хотите установить все элементы всех значений словаря, где abs(element) < .01 - NaN.

...