通过使用numpy阵列作为时间效率的键来检索Python字典值

Question

我正在使用python 3.6。

array(['0', '1', '2', ..., '3304686', '3304687', '3304688'],
      dtype='<U7')

我有另一个字典B = {1：'012'，2：'023'，3：'045'，..... 3304688：'01288'}

我想检索B的每个值，并通过提供A作为B的键来将其存储在另一个Numpy数组中。我打算以这种方式尝试

    z_array = np.array([])  
    for i in range(a.shape[0]):
        z=b[i]        
        z_array=np.append(z_array,z)

但是看着A的形状，我觉得这会很耗时。您能建议我一些替代方法，这将是有效的吗？

Answer 1

您可以使用np.frompyfunc，请注意，这将创建一个对象数组。

b = {str(i): i**3 for i in range(10**7)}
a = [str(i) for i in range(10**7)]
c = np.frompyfunc(b.__getitem__, 1, 1)(a)

或

c = np.frompyfunc(b.get, 1, 1)(a)

指示None的丢失键。

在示例中，有10,000,000个项目，而许多查找仅需一两秒钟。（创建a和b需要更长的时间）