如何在Python中將矩陣轉換為字典

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矩陣是由排列行和列來形成陣列定義的。矩陣中行和列的值可以是字元或整數。有多種方法——字典推導式、for迴圈、enumerate和zip()——可用於在Python中將矩陣轉換為字典。

使用for迴圈和字典推導式

該程式使用for迴圈迭代矩陣的長度，並應用字典推導式。這有助於將矩陣轉換為字典。

示例

在下面的示例中，我們將展示將矩陣的名稱值轉換為字典。矩陣每個部分內的名稱分別標記為“名稱1”、“名稱2”等，各個部分分別標記為“部分1”、“部分2”等。最終，它將名稱值矩陣轉換為字典。

def matrix_to_dict(matrix):
   dictionary = {f"Section {i+1}": {f"Name {j+1}": matrix[i][j] for j in range(len(matrix[i]))} for i in range(len(matrix))}
   return dictionary
# Matrix input using List
matrix = [['Raghav', 'Sunil', 'Kiran', 'Rajendra'], ['Pritam', 'Rahul', 'Mehak', 'Suresh'], ['Tom', 'Peter', 'Mark', 'Jessy']]
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)

輸出

{'Section 1': {'Name 1': 'Raghav', 'Name 2': 'Sunil', 'Name 3': 'Kiran', 'Name 4': 'Rajendra'}, 
'Section 2': {'Name 1': 'Pritam', 'Name 2': 'Rahul', 'Name 3': 'Mehak', 'Name 4': 'Suresh'}, 
'Section 3': {'Name 1': 'Tom', 'Name 2': 'Peter', 'Name 3': 'Mark', 'Name 4': 'Jessy'}}

使用巢狀for迴圈

該程式使用巢狀for迴圈迭代行和列的長度，並將結果以字典資料的形式返回（行設定為鍵，列設定為值）。

示例

在下面的示例中，程式將矩陣轉換為字典。它透過重複行和列來構建巢狀字典。每個矩陣元件都有一個類似“行，列”的標籤，並連線到相應的值。字典中以標記的行和列表示矩陣資料。

def matrix_to_dict(matrix):
   dictionary = {}
   for i in range(len(matrix)):
      row_dict = {}
      for j in range(len(matrix[i])):
         row_dict[f"col {j+1}"] = matrix[i][j]
      dictionary[f"row {i+1}"] = row_dict
   return dictionary

# matrix input
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)

輸出

{'row 1': {'col 1': 1, 'col 2': 2, 'col 3': 3}, 
'row 2': {'col 1': 4, 'col 2': 5, 'col 3': 6}, 
'row 3': {'col 1': 7, 'col 2': 8, 'col 3': 9}}

使用Enumerate和字典推導式

該程式使用enumerate跟蹤迴圈中的迭代次數並訪問該迴圈的元素。接下來，使用字典推導式設定矩陣的結果格式。

示例

在下面的示例中，程式首先使用一個遞迴函式（該函式會呼叫自身）。然後使用內建方法enumerate() 透過字典推導式技術將其儲存在變數dict中。然後**返回**變數**dict**以獲得字典的新轉換。現在建立一個表示矩陣的子列表，並將其儲存在變數matrix中。然後使用接受名為matrix的引數的呼叫函式來傳遞其值，並將其儲存在變數result中。最後，我們藉助result列印輸出。

def matrix_to_dict(matrix):
   dict = {f"row {i+1}": {f"column {j+1}": value for j, value in enumerate(row)} for i, row in enumerate(matrix)}
   return dict
# Input of Matrix
matrix = [[11, 12, 13], [40, 50, 60], [17, 18, 19],[80, 90, 100]]
# Pass the value of the matrix using the recursive function
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)

輸出

{'row 1': {'column 1': 11, 'column 2': 12, 'column 3': 13}, 
'row 2': {'column 1': 40, 'column 2': 50, 'column 3': 60}, 
'row 3': {'column 1': 17, 'column 2': 18, 'column 3': 19}, 
'row 4': {'column 1': 80, 'column 2': 90, 'column 3': 100}}

使用zip()和字典推導式

該程式使用zip()設定巢狀字典作為值，並使用字典推導式{}設定鍵中的資料。

示例

在下面的示例中，我們將使用名為**matrix_to_dict**的遞迴函式，該函式接受名為matrix的引數，該引數具有列表值。然後它使用列表推導式將其儲存在變數keys中。接下來，在遍歷矩陣中的每一行並將它們儲存在變數dictionary中後，它透過推導式技術構造給定鍵值對的字典。根據行的索引，每一行都使用**“SN 1”、“SN 2”**等模式建立一個鍵。

接下來**返回字典**，它將計算矩陣轉換為字典。現在只需使用子列表建立矩陣，並將其儲存在變數matrix中。然後使用呼叫函式傳遞變數matrix並將其儲存在變數**result**中。最後，我們藉助變數result列印輸出。

def matrix_to_dict(matrix):
   keys = [f"Letter {j+1}" for j in range(len(matrix[0]))]
# Each key is generated using different dictionary comprehension
   dictionary = {f"SN {i+1}": {key: value for key, value in zip(keys, row)} for i, row in enumerate(matrix)}
   return dictionary
# Take input as a character matrix using List
matrix = [['A', 'B', 'C'], ['P', 'Q', 'R'], ['X', 'Y', 'Z']]
result = matrix_to_dict(matrix)
print(result)

輸出

{'SN 1': {'Letter 1': 'A', 'Letter 2': 'B', 'Letter 3': 'C'}, 
'SN 2': {'Letter 1': 'P', 'Letter 2': 'Q', 'Letter 3': 'R'}, 
'SN 3': {'Letter 1': 'X', 'Letter 2': 'Y', 'Letter 3': 'Z'}}

結論

我們討論了將矩陣轉換為字典的各種方法。以上所有輸出都顯示了使用整數和字元的不同字典表示。總而言之，這種轉換允許對資料進行更有效和靈活的表示。