标签：dictionary for-loop eval python numpy

我有一组{(i,j)：NumPy.array}形式的字典k,我想在其上循环NumPy.arrays进行特定评估.

我做了如下的字典：

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

因此,我始终可以通过更改原始字符串列表来更改要在更大的代码集中评估的数据集.但是,这意味着我必须将我的字典作为datarr中k的eval(k)调用.

结果,我现在想做的循环看起来像这样：

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})

但是有没有更好的方法来写这个？我尝试了以下操作,但这没有用：

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

提前Thx

解决方法:

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

您为什么不将它们创建为字典词典？

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

然后,您可以避免所有的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})

或者可能只是：

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

如果要设置所有字典值的所有元素,其中abs(element)< .01至NaN.

标签：dictionary,for-loop,eval,python,numpy
来源： https://codeday.me/bug/20191102/1993032.html

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