Unnesting Numpy Arrays

Question

我有一个熊猫系列每个条目都有一个numpy数组（每个条目的长度相同），我想将其转换为2D numpy数组。我相信我已经读过Series和DataFrames在装容器时表现不佳，但长话短说，很不幸，你从一系列的每个组调用np.histogram(.,.)[0]得到的结果，这是我所追求的（分发直方图）。

无论哪种方式，我想从我的系列中检索2D numpy数组。目前，如果我做my_series.values()我得到这个：

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

在this thread该解决方案并没有在这里工作（np.array没有自动解决最终的数据结构为一个二维数组）。

如何从这个数据结构“展平”这个二维数组？ （注意：result.flatten()不会做的伎俩，也没有np.array(result)，都返回原来的结构）

Answer 1

使用np.vstack以层叠列表/阵列/不管行：

>>> A = np.empty(2, dtype=object) 
>>> A[0] = array([0, 0, 0]) 
>>> A[1] = array([1, 2, 3]) 
>>> A 
array([array([0, 0, 0]), array([1, 2, 3])], dtype=object) 
>>> np.vstack(A) 
array([[0, 0, 0], 
     [1, 2, 3]]) 

Answer 2

可能：

>>> xs 
array([array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])], dtype=object) 
>>> xs.shape 
(2,) 
>>> np.array(xs.tolist()) # or, np.asarray(xs.tolist()) 
array([[1, 2, 3], 
     [4, 5, 6]]) 
>>> np.array(xs.tolist()).shape 
(2, 3)