构建一个由python替代对象组成的矩阵

我对python相当陌生，目前我正在使用numPy库以及pyinterval库。我想建立一个不是由浮点数组成的矩阵，而是间隔。构建一个由python替代对象组成的矩阵

但是如果我做到以下几点：

A = [[interval([2,3]), interval([0,1]), interval([1,2]), interval([2,3])]] 
m = np.matrix(A,interval)

它提供了以下错误：

raise ValueError, "matrix must be 2-dimensional"

为了看它是怎么做的我看了看这个：

np.array(A)

并得到以下输出：

array([[[[ 2., 3.]], 
    [[ 0., 1.]], 
    [[ 1., 2.]], 
    [[ 2., 3.]]]])

时，我想看到的东西，如：

array([[interval(2,3), interval[0,1], 
     [interval(1,2), interval[2,3]])

我不知道如何得到它明白，我现在用的类型，我已经做了一些搜索，但似乎没有任何后尝试过各种东西上班。

我怎样才能得到它作为只有一个元素在数组/矩阵？

谢谢

来源

2011-11-26 user812352

从the docs regarding dtype syntax：

each type specifier can be prefixed with a repetition number, or a shape. In these cases an array element is created, i.e., an array within a record. That array is still referred to as a single field.

所以将其指定为一个项目在数组中，你可以尝试的D型设置为'(2,)object'：

为了使一个2x2 ndarray ：

import interval 
A = [(interval.interval([2,3]), interval.interval([0,1])), 
    (interval.interval([1,2]), interval.interval([2,3]))] 
a = np.array(A,dtype='(2,)object')

制作2x2矩阵：

m=np.matrix(A,dtype='(2,)object')

警告：我不太了解dtype语法。这太复杂了，偶尔我会看到奇怪的bug报告（#1955,#1760,#1580）与使用异国情调的dtypes有关。我个人的结论是坚持简单朴素的dtypes是更安全的。或者，如果您需要使用更复杂的dtype，则单元测试它以确保其行为与您的预期相符。

更简单的，定义数组更好的办法是：你想

A = [(interval.interval([2,3]), interval.interval([0,1])), 
    (interval.interval([1,2]), interval.interval([2,3]))] 
a = np.empty((2,2),dtype='object') 
a[:]=A

这告诉numpy的显式什么形状数组，然后，由于D型是object，你可以的东西什么你请进入阵列的单元格。

此外，与上述dtype='(2,)object'解决方案，它也适用于一维数组：

bd = [interval.interval([0,1]), 
     interval.interval([6,7])] 

b = np.empty(2,dtype='object') 
b[:]=bd

来源

2011-11-26 02:46:08 unutbu

谢谢你，解决它 – user812352

它还是起到了一点奇怪：如果我有以下代码： BD = [间隔（[0,1]），间隔（[6,7]）] b = np.array（BD，D型细胞= '（2）对象'）我得到：阵列（[[（0.0,1.0 ），（0.0,1.0）]， [（6.0,7.0），（6.0,7.0）]]，dtype = object）而不是 array（[[interval（0.0,1.0）]， [ 7.0）]]，dtype = obj ect）你知道这是为什么吗？ – user812352

好点。最后，我终于明白，有一种更简单的方法来定义数组而不会与'dtype'混淆。我编辑了这篇文章来展示我的意思。 – unutbu

构建一个由python替代对象组成的矩阵

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