Python 多维数组对于numpy的确切含义是什么？

有人能告诉我为什么

a

可以工作而

b

不能与

ValueError一起工作吗？说的是“多维”原因，但就我而言，我认为
a
和
b
是相同的

import numpy as np

a=np.array([[1],2,3])
b=np.array([1,2,[3]])

Numpy正在观察第一个元素，以查看数组的数据类型。对于
a
它会看到一个列表，因此会生成一个
对象
数组。它很高兴地继续将其余元素填充到
对象
数组中。对于
b
，它会看到一个数值，并假设它是某个数值
dtype
。当它到达一个列表时，它就停止了

您可以通过首先声明
object
dtype来覆盖此选项

a=np.array([[1],2,3])
b=np.array([1,2,[3]], 'object')

print(a, b, sep='\n\n')

[list([1]) 2 3]

[1 2 list([3])]

请注意，这可能不是Numpy识别
dtype
的确切方式，但它必须非常接近。
因此
list（[1]）
意味着它只是一个
列表，而不是
Numpy列表，因为它看到了一个列表，因此生成了一个对象数组。这真的不可能那么简单，因为例如
[[1]、[2]、[3]]
在第一个位置看起来完全一样。@PaulPanzer你当然是对的。但这是最简单的表达观点的方法。Numpy正在做一些检查。这些检查无法正确猜测
b=np。数组（[1，2，[3]]）
从混合嵌套的列表生成数组是一件棘手的事情
np.array
首先尝试创建常规多维数组。它对
a
和
b
都失败，因此必须依靠临时替代方案。