Python Numpy：排列输入和输出向量的正确方法_Python_Arrays_Numpy

Python Numpy：排列输入和输出向量的正确方法

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Python Numpy：排列输入和输出向量的正确方法,python,arrays,numpy,Python,Arrays,Numpy,我正在尝试创建一个包含两列和多行的numpy数组。第一列表示大小为3的输入向量。第二列表示大小为2的输出向量 arr = np.array([ [np.array([1,2,3]), np.array([1,0])] [np.array([4,5,6]), np.array([0,1])] ]) 我期待着：arr[：，0]。shape 返回（2，3），但它返回（2，）使用numpy将输入和输出向量排列到矩阵中的正确方法是什么？如果您确定每列中的元素具有相同的大小/长度，则可以

我正在尝试创建一个包含两列和多行的numpy数组。第一列表示大小为3的输入向量。第二列表示大小为2的输出向量

arr = np.array([
    [np.array([1,2,3]), np.array([1,0])]
    [np.array([4,5,6]), np.array([0,1])]
])

我期待着：

arr[：，0]。shape

返回（2，3），但它返回（2，）

使用numpy将输入和输出向量排列到矩阵中的正确方法是什么？

如果您确定每列中的元素具有相同的大小/长度，则可以选择并使用

numpy.row\u stack

：

np.row_stack(arr[:,0]).shape
# (2, 3)

np.row_stack(arr[:,1]).shape
# (2, 2)

如果确定每列中的元素具有相同的大小/长度，则可以选择，然后使用

numpy.row\u stack

：

np.row_stack(arr[:,0]).shape
# (2, 3)

np.row_stack(arr[:,1]).shape
# (2, 2)

那么，代码呢

arr = np.array([
[np.array([1,2,3]), np.array([1,0])],
[np.array([4,5,6]), np.array([0,1])]
])

创建一个对象数组，索引第一列将返回两行，每行中有一个对象，这说明了大小。要得到你想要的东西，你需要用类似

np.vstack(arr[:, 0])

这将从第一列中的对象创建一个数组。这不是很方便，把它们存储在字典里会更有意义，比如

io = {'in': np.array([[1,2,3],[4,5,6]]),
'out':np.array([[1,0], [0,1]])
}

结构化数组可以同时提供这两种功能。创建有点棘手，举个例子

arr = np.array([
    (1,2,3), (1,0)),
    ((4,5,6), (0,1)) ],
    dtype=[('in', '3int64'), ('out', '2float64')])

创建一个结构化数组，其中包含字段

in

和

out

，分别由3个整数和2个浮点组成。可以像往常一样访问行

In[73]: arr[0]
Out[74]: ([1, 2, 3], [ 1.,  0.])

或者按字段名

In [73]: arr['in']
Out[73]: 
array([[1, 2, 3],
   [4, 5, 6]])

numpy手册有更多的细节（）。我无法添加任何详细信息，因为我打算在项目中使用它们已有一段时间了，但还没有。因此，代码

arr = np.array([
[np.array([1,2,3]), np.array([1,0])],
[np.array([4,5,6]), np.array([0,1])]
])