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Numpy具有处理数组，访问数据，拆分数据，整形，加入数组和子数组的功能。 Numpy中的数组对象称为ndarray。
Python字典到数组
要将Python词典转换为数组，您需要执行以下三个步骤。
使用dict.items（）方法获取键值对视图对象。
使用list（）方法将其转换为列表。
使用numpy.array（）方法将列表转换为数组。
步骤1：获取键值对视图对象。
Python字典items（）是一个内置函数，用于获取所有键以及与这些键关联的值。 dict.items（）方法返回字典中键-值对的集合。
sabrina = {
"witch": "Sabrina Spellman",
"warlock": "Nicholas Scratch",
"darklord": "Lucifer Morningstar",
}
data = sabrina.items()
print(data)
输出量
dict_items([('witch', 'Sabrina Spellman'), ('warlock', 'Nicholas Scratch'),
('darklord', 'Lucifer Morningstar')])
然后我们得到了字典的视图对象。
步骤2：使用list（）方法
Python中的list（）构造函数返回一个列表。 list（）函数将视图对象作为参数并返回列表。
sabrina = {
"witch": "Sabrina Spellman",
"warlock": "Nicholas Scratch",
"darklord": "Lucifer Morningstar",
}
data = sabrina.items()
list = list(data)
print(list)
输出量
[('witch', 'Sabrina Spellman'), ('warlock', 'Nicholas Scratch'),
('darklord', 'Lucifer Morningstar')]
然后，我们获得包含两个项目的元组列表：键和字典的值。
如果未传递任何参数，则返回一个空列表。
步骤3：使用numpy.array（）方法
要将列表转换为Python中的数组，请使用numpy.array（）方法。 np.array（）方法使用array（）函数创建一个numpy ndarray对象。
要使用numpy，您需要安装numpy并将其导入到我们的程序中。 然后使用np.array（）函数。
import numpy as np
sabrina = {
"witch": "Sabrina Spellman",
"warlock": "Nicholas Scratch",
"darklord": "Lucifer Morningstar",
}
data = sabrina.items()
list = list(data)
arr = np.array(list)
print(arr)
输出量
[['witch' 'Sabrina Spellman']
['warlock' 'Nicholas Scratch']
['darklord' 'Lucifer Morningstar']]
然后，我们将列表对象传递给np.array（）函数，该函数返回数组。 最后，我们从Python字典转换为数组。
也可以看看
Python字典列出
Python字典到DataFrame
Python字典转CSV
Python字典到字符串
Python字典转JSON
https://blog.csdn.net/weixin_42279320/article/details/113501934
说明：列表不可以转换为字典
①转换后的列表为无序列表
a = {'a' : 1,'b': 2,'c' : 3}
字典中的key转换为列表
key_value = list(a.keys())
print('字典中的key转换为列表：',key_value)
字典中的value转换为列表
value_list = list(a.values())
print('字典中的value转换为列表：',value_list)
运行结果：
②转换后的列表为有序列表
import collections
z = collections.OrderedDict()
z['b'] = 2
z['a'] = 1
z['c'] = 3
z['r'] = 5
z['j'] = 4
字典中的key转换为列表
key_value = list(z.keys())
print('字典中的key转换为列表：',key_value)
字典中的value转换为列表
value_list = list(z.values())
print('字典中的value转换为列表：',value_list)
运行结果：
