数值数组的numpy对象数组

Question

我想用dtype=np.object 创建一个数组，其中每个元素都是一个数值类型的数组，例如 int 或 float。例如：

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

创建我想要的：

>>> print b.dtype
object

>>> print b.shape
(3,)

>>> print b[0].dtype
int64

但我想知道是否没有办法将第 3 行到第 6 行写入一行（特别是因为我可能想要连接 100 个数组）。我试过了

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

但这实际上将所有元素转换为 np.object:

>>> print b.dtype
object

>>> print b.shape
(3,)

>>> print b[0].dtype
object

有人知道如何避免这种情况吗？

Answer 1

它并不完全漂亮，但是......

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

Answer 2

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

应该够了。

Answer 3

我找不到任何优雅的解决方案，但至少手动完成所有事情的更通用解决方案是声明表单的函数：

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

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

Answer 4

我认为 anyarray 是你需要的：

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

不确定其他 32 位整数发生了什么。

不确定它是否有帮助，但如果你添加另一个不同形状的数组，它会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