如何对嵌套字典topic_emb[topic][word]中词嵌入向量各维度求和

实现代码 #

你可以用Python内置的sum()函数配合嵌套字典推导快速完成转换，处理逻辑如下：

示例输入 #

# 输入嵌套字典示例
topic_emb = {0: {'sky': [0.229, 0.113, 0.445]}}

简洁版实现（字典推导式） #

result = {
    topic: {word: sum(emb) for word, emb in word_map.items()}
    for topic, word_map in topic_emb.items()
}

执行后打印result即可得到预期输出结构：{0: {'sky': 0.787}}

循环版实现（便于调试扩展） #

如果需要后续调整计算逻辑，也可以用显式循环写法：

result = {}
for topic, word_map in topic_emb.items():
    result[topic] = {}
    for word, emb in word_map.items():
        # 若需要固定保留n位小数，可以改为 round(sum(emb), 3)
        result[topic][word] = sum(emb)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者iforcebd