python - 使用 Multidict 将 Numpy 数组转换为字典
问题描述
我有一段代码以 Numpy 数组格式生成矩阵，其中第一列包含一个指示索引的变量，其他列包含其他变量。
我想将其转换为字典，其中矩阵的每一行都成为一个条目，其中第一列值（索引）作为键，其他列变量作为具有相同键的值。
所以像：
matrix = np.array([ [1, a,b,c], [2, d,e,f], [3, g,h,i] ])
应该成为一个字典格式：
{1: a, b, c
2: d, e, f
3: g, h, i}
每个a, d, g人都有相同的钥匙，b, e, h有相同的钥匙等。
使用multidict（因为我在 Gurobi 中使用优化模型的代码），我已经能够使用以下命令对一行执行此操作：
key1,value1,value2,value3 = gurobipy.multidict({tuple(matrix[0,0]):tuple(matrix[0,1:]))})
但是我不能让它适用于矩阵的所有行。如果我将行的索引从 0 更改为全部：
key,value1,value2,value3 = gurobipy.multidict({tuple(matrix[:,0]):tuple(matrix[:,1:]))})
我收到一个错误“没有足够的值来解包”。似乎值的第二个参数tuple(matrix[:,1:]), 没有（正确）解析每行中的所有列条目1:end。
如果我为每个值指定列索引，它确实有效：
key1,value1,value2,value3 = gurobipy.multidict({tuple(matrix[:,0]):[tuple(matrix[:,1]),tuple(matrix[:,2]),tuple(matrix[:,3])]})
但是，这对我来说并不可靠，因为列的数量可能会发生变化。因此，相反，我希望每一行的代码都将第一列索引值作为主要的唯一键，并将所有后续列变量作为每列具有相同键的值。
有没有办法重写我损坏的代码来实现这一点？