Python 更改numpy数组的形状和数据类型

我有一个numpy数组的列表，其中每个数组在第一维中都有一个dtype=object（3个对象），其中有不同形状的数组，例如（200,10）、（100,10）、（50,10）

虽然这样做很好，但当三个对象恰好获得相同的第一维度（例如（200,10）、（200,10）、（200,10）、（200,10）），数组会自动从dtype=object变为dtype=float）。因此，我最终得到了这些数组中的一个，是（3200,10），而不是（3，）对象类型

当我尝试将列表设置为numpy数组时，会出现一个错误，因为其中一个数组的形状不同

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有什么解决方法吗？

您可以使用

shape=（3，）

和

dtype=object

预先分配一个

None

s数组，并分配每个元素。为什么您首先要创建一个

object

数组？在大多数情况下，这并不是你真正想要的。你能不能把你创建的代码和你以后想如何使用它的代码贴出来，这样我们就可以更好地了解到底发生了什么？我认为Yakym的想法是可行的。我不想创建一个对象数组。这是自动完成的，因为3个阵列具有不同的第一维度。但有时候，碰巧它们有相同的形状，所以numpy的行为就像它是一个完整的形状（3，x，x）。这在整个列表中造成了不一致。抱歉，无法发布代码。我给出了一个简单的例子说明发生了什么。

numpy

优先创建多维数字数组，当元素大小不同时，使用

object

dtype。预分配是确保结果为所需对象数据类型和形状的最简单方法。