如何将Python列表转换为2D numpy数组以进行sklearn.preprocessing

我目前有一个列表，其中包含我对sklearn分类器的所有输入。该列表中的每个元素都是一个功能列表，其中每个元素表示我的数据集中的一首歌曲

我需要将此结构转换为2D numpy数组，以便通过sklearn的预处理来缩放数据。事实证明，这是非常困难的

y=[]
所有功绩=[]
对于歌曲输入数据：
mfccs_in__song=歌曲[0]
歌曲中的音乐=[]
对于MFCC__宋中的帧：
对于帧中的m：
在歌曲中添加（m）
所有功绩。附加（歌曲中的所有功绩）
标签=歌曲[-1]
y、 附加（标签）

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长话短说，所有的壮举就是那张名单。它的长度是600。如何将其转换为numpy数组进行预处理？我尝试过很多方法，包括简单的

all_feats=np.array（all_feats）

，但是这不起作用。

这个错误表明

所有的feats

可能没有相同大小的子列表。看看它的内容，一旦你确定了子列表的正确长度，以及如何删减额外的元素，你就可以运行

all\u feats=np.array（all\u feats）

，它应该可以工作了

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查看中的答案以获得更多解释。

使用

all\u feats=np.array（all\u feats）

有什么问题？它会给出一个错误吗？什么错误？文件“/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py”，第129行，在scale-dtype=FLOAT\u-DTYPES文件“/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py”，第382行，在check\u-array-array=np.array（array，dtype=dtype，order=order=order，copy=copy）中ValueError:使用序列设置数组元素。请查看给出的建议/答案。更具体地说，看看结果

所有的_专长

。它可能没有相同大小的子列表。你是对的。600个列表中有一个子列表大小不一样！太好了，我会添加我的建议作为答案，你可以接受：戴普，修正了。只需找到所有子列表的最小长度并调整坏苹果的大小！巨蟒切片救援。