Numpy数组的numpy数组
Numpy数组的numpy数组
提问于 2021-03-20 04:18:24
当我创建等长子列表列表的numy数组时，它隐式地将其转换为(len(list), len(sub_list)) 2d数组：
>>> np.array([[1,2], [1,2]],dtype=object).shape
(2, 2)但是当我传递可变长度的子列表时，它会创建一个长度为len(list)的向量
>>> np.array([[1,2], [1,2,3]],dtype=object).shape
(2,)当子列表的长度相同时，我如何获得向量输出(即使第一种情况的行为与第二种情况相似)？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-03-20 21:59:46
这里你使用dtype=np.ndarray而不是dtype=object进行go...create。
下面是一个简单的例子(包含5个元素)：
In [1]: arr = np.empty((5,), dtype=np.ndarray)
In [2]: arr.shape
Out[2]: (5,)
In [3]: arr[0]=np.array([1,2])
In [4]: arr[1]=np.array([2,3])
In [5]: arr[2]=np.array([1,2,3,4])
In [6]: arr
Out[6]:
array([array([1, 2]), array([2, 3]), array([1, 2, 3, 4]), None, None],
dtype=object)Stack Overflow用户
发布于 2021-03-20 04:46:58
您可以创建所需大小的对象数组，然后按如下方式设置元素：
elements = [np.array([1,2]), np.array([1,2])]
arr = np.empty(len(elements), dtype='object')
arr[:] = elements但是，如果您尝试使用相同长度的数组/列表列表直接转换为数组，numpy会隐式地将其转换为多维数组。
Stack Overflow用户
发布于 2021-03-20 04:32:51
np.array([[1,2], [1,2]],dtype=object)[0].shape页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66715081
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