Python TypeError:创建numpy数组时无法理解数据类型

有一个布尔条件列表，我想生成一个矩阵，其中的列表有假值或真值

例如

值=[[True，False]，[False]，[True]，[True，False]]

结果将是

    False  True
0   1       1
1   1       0
2   0       1
3   1       1

我试着这样做，如下所示：

nodes = [True, False]
values = [[True, False], [False], [True], [True, False]]
res = np.array([[int(cond in vals) for vals in values] for cond in nodes],
                dtype=[(node, int) for node in nodes])

---

但是我得到了错误

TypeError:data-type-not-readed

尝试

dtype=int

，然后我们得到

import numpy as np 

nodes = [True, False]
values = [[True, False], [False], [True], [True, False]]
res = np.array([[cond in vals for vals in values] for cond in nodes], dtype=int)

print(res)
# Output
[[1 0 1 1]
 [1 1 0 1]]

---

dtype

应该代表什么？我认为它只需要是

int

就可以指定数组中的每个值都是

int

@tadhgsen，它表示

res

值类型。让np.array分析数据：in[348]：数组（[[True，False]，[False]，[True]，[True，False]）->Out[348]：数组（[[True，False]，[False]，[True]，[True]，[True，False]]，dtype=object）您是否尝试过

dtype=int

？我想这就是你所需要的一切了…@Tadhgmdonald Jensen是的，它与

dtype=int

thx一起工作当

dtype

被指定时，你甚至不需要显式地强制转换为相同的类型，所以

int（VAL中的cond）

有点多余，它在VAL中可能只是

cond