如何在Python中将数组数组转换为多维数组？

我有一个NumPy数组(长度为X),它们的长度都相同(Y),但类型均为“对象”,因此尺寸为(X,).我想用成员数组的元素类型(“ float”)将其“转换”为维度(X,Y)的数组.

我可以看到的唯一方法是“手动”使用类似

[x for x in my_array]

完成此“转换”是否有更好的习惯用法？

例如,我有类似的东西：

array([array([ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]),
       array([ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]),
       array([ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]), ...,
       array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.]),
       array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]),
       array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.])], dtype=object)

形状为(X,)而不是(X,10).

解决方法:

您可以在新轴上串联数组.例如：

In [1]: a=np.array([1,2,3],dtype=object)
   ...: b=np.array([4,5,6],dtype=object)

要制作一个数组数组,我们不能像删除的答案那样将它们与数组结合起来：

In [2]: l=np.array([a,b])
In [3]: l
Out[3]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]], dtype=object)
In [4]: l.shape
Out[4]: (2, 3)

相反,我们必须创建一个正确形状的空数组,并填充它：

In [5]: arr = np.empty((2,), object)
In [6]: arr[:]=[a,b]
In [7]: arr
Out[7]: array([array([1, 2, 3], dtype=object), 
               array([4, 5, 6], dtype=object)], 
              dtype=object)

np.stack的行为类似于np.array,但使用串联：

In [8]: np.stack(arr)
Out[8]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]], dtype=object)
In [9]: _.astype(float)
Out[9]: 
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.]])

我们还可以使用级联,hstack或vstack组合不同轴上的数组.他们都将数组数组视为数组列表.

如果arr为2d(或更高),我们必须先将其拉平.

标签：data-conversion,python,arrays,numpy
来源： https://codeday.me/bug/20191010/1888920.html