当第一个维度的第一个大小匹配时，创建数组数组失败

Question

我偶然发现了我不理解的 np.array 函数的一些行为。这段代码按我预期的方式工作：

arr1 = np.zeros((3,2))
arr2 = np.zeros((2,2))

np.array([arr1,arr2])

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

但是这段代码给了我一个错误：

arr1 = np.zeros((2,3))
arr2 = np.zeros((2,2))

np.array([arr1,arr2])

ValueError: 无法将输入数组从形状 (2,3) 广播到形状 (2)

为什么会有所不同，第一个维度的大小是否匹配？以及如何强制函数按照第一个示例中的方式运行？

Answer 1

如numpy array 1.9.2 getting ValueError: could not broadcast input array from shape (4,2) into shape (4)中所述

对象数组的创建方式发生了变化。在可能的情况下np.array 尝试创建多维数组。创建对象数组一直是后备选择，当输入的形状不匹配时使用。即便如此，它也可能无法预测。

最稳妥的办法是制作一个大小合适的空对象数组并插入对象

In [242]: a=np.zeros((2,3));b=np.ones((2,2))

In [243]: arr=np.zeros((2,), object)
In [244]: arr[0]=a; arr[1]=b

In [245]: arr
Out[245]: 
array([array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]]),
       array([[ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.]])], dtype=object)
In [246]: arr[:]=[a,b]           # also works

您已经看到np.array([a.T, b]) 有效。如果我将数组转换为嵌套列表，我会得到一个二维列表数组； 2 和 3 元素列表是不兼容对象的最低级别。

In [250]: np.array([a.tolist(),b.tolist()])
Out[250]: 
array([[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
       [[1.0, 1.0], [1.0, 1.0]]], dtype=object)

In [251]: _.shape
Out[251]: (2, 2)

np.array 已编译，因此需要一些挖掘来解码其逻辑。我之前的挖掘表明，进行了一些更改以加快从数组创建数组的速度（更像是连接）。此问题可能是该更改的副作用。

带回家的信息是：如果你想创建一个数组的对象数组，不要指望np.array 做正确的工作。它主要用于制作多维标量数组。

例如，如果数组大小匹配：

In [252]: np.array([a,a]).shape
Out[252]: (2, 2, 3)

如果我想要一个 2 元素对象数组，我必须使用 arr[...]=[a,a]。