Numpy对象数组数组

我想创建一个数组dtype=np.object，其中每个元素是一个数字类型的数组，例如int或float。例如：Numpy对象数组数组

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

创建什么，我想：

>>> print b.dtype 
object 

>>> print b.shape 
(3,) 

>>> print b[0].dtype 
int64

但我想知道是否有不写3行6在同一行（尤其是因为我可能会想连接的方式100个阵列）。我试图

>>> b = np.array([a,a,a],dtype=np.object)

但其实这转换的所有元素np.object：

>>> print b.dtype 
object 

>>> print b.shape 
(3,) 

>>> print b[0].dtype 
object

没有人有任何想法如何避免这种情况？

来源

2010-07-17 astrofrog

这不完全漂亮，但...

import numpy as np 

a = np.array([1,2,3]) 
b = np.array([None, a, a, a])[1:] 

print b.dtype, b[0].dtype, b[1].dtype 
# object int32 int32

来源

2010-07-19 03:46:30 tom10

这很好，简洁:-) – astrofrog 2012-03-24 10:44:38

-1

我觉得anyarray的是什么您这里需要：

b = np.asanyarray([a,a,a]) 
>>> b[0].dtype 
dtype('int32')

不知道发生了什么事的整数的其他32位虽然。

不知道是否有帮助，但如果添加了不同形状的另一个阵列，将其转换回你想要的类型：

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
b = np.array([1,2,3,4]) 
b = np.asarray([a,b,a], dtype=np.object) 
print(b.dtype) 
>>> object 
print(b[0].dtype) 
>>> int32

来源

2010-07-17 20:09:22 SiggyF

这必须是我的Python运行在32位。 – SiggyF 2010-07-17 20:10:14

这似乎并不奏效，因为b.dtype的类型是np.int64，而不是np.object。 – astrofrog 2010-07-17 20:28:47

我无法找到任何优雅的解决方案，但至少更用手做的一切通用的解决方案是申报表格的函数：

def object_array(*args): 
    array = np.empty(len(args), dtype=np.object) 
    for i in range(len(args)): 
     array[i] = args[i] 
    return array

那么我可以这样做：

a = np.array([1,2,3]) 
b = object_array(a,a,a)

然后我得到：

>>> a = np.array([1,2,3]) 
>>> b = object_array(a,a,a) 
>>> print b.dtype 
object 
>>> print b.shape 
(3,) 
>>> print b[0].dtype 
int64

来源

2010-07-18 18:19:35 astrofrog

a = np.array([1,2,3]) 
b = np.empty(3, dtype='O') 
b[:] = [a] * 3

应该足够了。

来源

2015-01-26 11:38:42 joeln

Numpy对象数组数组

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