Python dict для структурированного массива numpy ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть словарь, который мне нужно преобразовать в структурированный массив NumPy. Я использую функцию arcpy NumPyArraytoTable, поэтому структурированный массив NumPy — единственный формат данных, который будет работать.

На основе этой темы: Запись в массив numpy из словаря и этой темы: Как преобразовать объект словаря Python в массив numpy

Я пробовал это:

result = {0: 1.1181753789488595, 1: 0.5566080288678394, 2: 0.4718269778030734, 3: 0.48716683119447185, 4: 1.0, 5: 0.1395076201641266, 6: 0.20941558441558442}

names = ['id','data']
formats = ['f8','f8']
dtype = dict(names = names, formats=formats)
array=numpy.array([[key,val] for (key,val) in result.iteritems()],dtype)


Но я продолжаю ожидать читаемый объект буфера

Метод ниже работает, но глупо и явно не будет работать с реальными данными. Я знаю, что есть более изящный подход, но я просто не могу его понять.

totable = numpy.array([[key,val] for (key,val) in result.iteritems()])
array=numpy.array([(totable[0,0],totable[0,1]),(totable[1,0],totable[1,1])],dtype)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/155 ... ured-array