轉換1D對象列表的numpy的陣列到二維數字陣列和背部

Question

說我有包含相同長度的列表這個對象數組：

>>> a = np.empty(2, dtype=object) 
>>> a[0] = [1, 2, 3, 4] 
>>> a[1] = [5, 6, 7, 8] 
>>> a 
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

1. 我怎樣才能將其轉換爲數字二維數組？

   >>> a.shape 
   (2,) 
   >>> b = WHAT_GOES_HERE(a) 
   >>> b 
   array([[1, 2, 3, 4], 
        [5, 6, 7, 8]]) 
   >>> b.shape 
   (2, 4) 
   

2. 我該怎麼做呢？

3. 是否變得更加容易，如果我的a陣列是np.array的np.array S，而不是list S的np.array？

   >>> na = np.empty(2, dtype=object) 
   >>> na[0] = np.array([1, 2, 3, 4]) 
   >>> na[1] = np.array([5, 6, 7, 8]) 
   >>> na 
   array([array([1, 2, 3, 4]), ([5, 6, 7, 8])], dtype=object) 
   

Answer 1

一種方法使用np.concatenate -

b = np.concatenate(a).reshape(len(a),*np.shape(a[0])) 

改善由@Eric建議使用*np.shape(a[0])應該使其成爲通用ND形狀工作。

採樣運行 -

In [183]: a 
Out[183]: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

In [184]: a.shape 
Out[184]: (2,) 

In [185]: b = np.concatenate(a).reshape(len(a),*np.shape(a[0])) 

In [186]: b 
Out[186]: 
array([[1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8]]) 

In [187]: b.shape 
Out[187]: (2, 4) 

---

要返回a，似乎我們可以使用一個兩步的過程，就像這樣 -

a_back = np.empty(b.shape[0], dtype=object) 
a_back[:] = b.tolist() 

採樣運行 -

In [190]: a_back = np.empty(b.shape[0], dtype=object) 
    ...: a_back[:] = b.tolist() 
    ...: 

In [191]: a_back 
Out[191]: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

In [192]: a_back.shape 
Out[192]: (2,) 

Answer 2

你可以使用np.vstack（）：

>>> a = np.vstack(a).astype(int) 

Answer 3

下面是NumPy的陣列輸入源轉換成列表，然後進入所期望的NumPy的陣列的方法：

b = np.array([k for k in a]) 
b 
array([[1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8]]) 
c = np.array([k for k in b], dtype=object) 
c 
array([[1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

Answer 4

我發現，往返通過list與np.array(list(a))就足夠了。

這似乎相當於使用np.stack(a)。

這兩種方法都有益於將ND陣列的1D陣列轉換爲（N + 1）D陣列的更一般情況。