Python 将列表的ndarray转换为ndarray

形状为（2,2），将其转换为（2,2,2）

解决方案应给出：

nda['b'][0,0,1]==2

，

nda['b'][1,1,0]==9

等。请尝试以下方法

nda = np.resize(nda, (2,2,2))
nda.shape

结果

(2,2,2)

---

你创造了一个奇怪的结构；你不能简单地重塑它：

In [1]: dtypes = [('a', np.float64), ('b', object)] 
   ...: nda = np.zeros((2,2), dtype = dtypes) 
   ...:  
   ...: nda['b'][0,0] = [1,2] 
   ...: nda['b'][1,0] = [2,3] 
   ...: nda['b'][0,1] = [3,4] 
   ...: nda['b'][1,1] = [9,5]   

它有两个字段，一个带数字，另一个带列表：

In [2]: nda                                                                     
Out[2]: 
array([[(0., list([1, 2])), (0., list([3, 4]))],
       [(0., list([2, 3])), (0., list([9, 5]))]],
      dtype=[('a', '<f8'), ('b', 'O')])

如果转换为1d，我们可以

堆叠

（或者与

串联

）结合使用：

通常，如果您有一个由列表或数组组成的对象数据类型数组，则可以使用排序版本的

串联

将其合并为一个（数字）数组，但它必须是1d，一个数组/列表的“iterable”

是的，将字段解包到嵌套列表中会产生一些可以转换回（2,2,2）数组的内容：

（您不能简单地将这些数组（或列表）放回

nda

数组。数据类型错误。）

使用不同的

dtype

（`b字段是2个整数，而不是更通用的对象）：

[10]中的

：数据类型=[（'a'，np.float64），（'b'，int，（2，）]
…：nda=np.zeros（（2,2），dtype=dtypes）
...:  
…：nda['b'][0,0]=[1,2]
…：nda['b'][1,0]=[2,3]
…：nda['b'][0,1]=[3,4]
…：nda['b'][1,1]=[9,5]
在[11]：nda中
出[11]：
数组（[[（0.，[1,2]），（0.，[3,4]），
[(0., [2, 3]), (0., [9, 5])]],
dtype=[（'a'，'
np.array（nda['b'].tolist（））.shape
？解决方案应提供写入的可能性：
nda['b'][0,0,0]
In [2]: nda                                                                     
Out[2]: 
array([[(0., list([1, 2])), (0., list([3, 4]))],
       [(0., list([2, 3])), (0., list([9, 5]))]],
      dtype=[('a', '<f8'), ('b', 'O')])

In [3]: nda['b']                                                                
Out[3]: 
array([[list([1, 2]), list([3, 4])],
       [list([2, 3]), list([9, 5])]], dtype=object)
In [4]: _.shape                                                                 
Out[4]: (2, 2)

In [5]: nda['b'].ravel()                                                        
Out[5]: 
array([list([1, 2]), list([3, 4]), list([2, 3]), list([9, 5])],
      dtype=object)
In [6]: np.stack(nda['b'].ravel())                                              
Out[6]: 
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [2, 3],
       [9, 5]])
In [7]: np.stack(nda['b'].ravel()).reshape(2,2,2)                               
Out[7]: 
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[2, 3],
        [9, 5]]])

In [14]: _2['b'].tolist()                                                       
Out[14]: [[[1, 2], [3, 4]], [[2, 3], [9, 5]]]

In [10]: dtypes = [('a', np.float64), ('b', int, (2,))] 
    ...: nda = np.zeros((2,2), dtype = dtypes) 
    ...:  
    ...: nda['b'][0,0] = [1,2] 
    ...: nda['b'][1,0] = [2,3] 
    ...: nda['b'][0,1] = [3,4] 
    ...: nda['b'][1,1] = [9,5]                                                  
In [11]: nda                                                                    
Out[11]: 
array([[(0., [1, 2]), (0., [3, 4])],
       [(0., [2, 3]), (0., [9, 5])]],
      dtype=[('a', '<f8'), ('b', '<i8', (2,))])
In [12]: nda['b']                                                               
Out[12]: 
array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[2, 3],
        [9, 5]]])