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将单个项目列表字典转换为值字典

dictionary list python

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luide · 技术社区 · 7 年前

当我用

my_trial = trials.trials[n]['misc']['vals']

我得到了一本字典,由列出每一个元素组成。

{   'base_score': [0.5],
    'colsample_bylevel': [0.5],
    'colsample_bytree': [0.7000000000000001],
    'learning_rate': [0.2],
    'max_depth': [10.0],
    'min_child': [80.0],
    'min_split_loss': [0.8],
    'n_estimators': [500.0],
    'norm': [1],
    'norm_norm': [2],
    'quant_distr': [],
    'scale': [3],
    'scale_pos_w': [3.1],
    'subsample': [0.8]}

但是,为了使用space_eval(space,my_trial),我需要一个字典,其中值是上面列表的元素,而不是列表。

事实上,当我用“最好的”找回最好的审判时,我得到了

{   'base_score': 0.8,
    'colsample_bylevel': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.5,
    'learning_rate': 0.5,
    'max_depth': 11.0,
    'min_child': 90.0,
    'min_split_loss': 0.4,
    'n_estimators': 100.0,
    'norm': 1,
    'norm_norm': 2,
    'scale': 3,
    'scale_pos_w': 7.2,
    'subsample': 0.5}

可用于实例化“空间”中的相应点

point = space_eval(space, my_trial)

我想把第一本词典转换成第二本,如果可能的话,用一个简单的直接指令

非常感谢!

2 回复 | 直到 7 年前

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jpp 7 年前

d = {k: v[0] for k, v in d.items() if v}

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Andrej Kesely 7 年前

dict comprehension None

my_dict = {   'base_score': [0.5],
    'colsample_bylevel': [0.5],
    'colsample_bytree': [0.7000000000000001],
    'learning_rate': [0.2],
    'max_depth': [10.0],
    'min_child': [80.0],
    'min_split_loss': [0.8],
    'n_estimators': [500.0],
    'norm': [1],
    'norm_norm': [2],
    'quant_distr': [],
    'scale': [3],
    'scale_pos_w': [3.1],
    'subsample': [0.8]}

new_dict = {k:v[0] if len(v) > 0 else None for k, v in my_dict.items()}

print(new_dict)

{'base_score': 0.5, 'colsample_bylevel': 0.5, 'colsample_bytree': 0.7000000000000001, 'learning_rate': 0.2, 'max_depth': 10.0, 'min_child': 80.0, 'min_split_loss': 0.8, 'n_estimators': 500.0, 'norm': 1, 'norm_norm': 2, 'quant_distr': None, 'scale': 3, 'scale_pos_w': 3.1, 'subsample': 0.8}