Python 使用元组初始化NumPy数组（使用相同的元组填充）

我想创建一个数组，最初填充相同的元组，特别是

NaN

元组。 例如：

但是，当使用列出的数组初始值时，例如使用iterable值作为填充数组的值，

python

显然试图将该iterable重新塑造为新数组，而不是用它填充：

np.full([3,2],(np.nan,np.nan,np.nan),dtype=tuple)
#ValueError: could not broadcast input array from shape (3) into shape (3,2)

np.fill

也不起作用，它需要标量

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是否只能逐项填充数组？

您可以使用正确的

数据类型来填充数组。使用
'f，f'
可以使用
浮动元组初始化数组；更多信息，请参阅

np.full((3,2), np.nan, dtype='f,f')

array([[(nan, nan), (nan, nan)],
       [(nan, nan), (nan, nan)],
       [(nan, nan), (nan, nan)]], dtype=[('f0', '<f4'), ('f1', '<f4')])

np.full（（3,2），np.nan，dtype='f，f'）
数组（[[（nan，nan），（nan，nan）]，
[（楠，楠），（楠，楠）]，
[（楠，楠），（楠，楠）]，数据类型=[（'f0'，'在问题中提供代码，而不是提供链接，或者提供代码本身的显式链接。您实际打算如何处理这些元组？接受的答案实际上并没有用元组填充数组。它创建了一个结构化数组，将元素显示为元组。在处理对象数组时，您可以d、 “相同的元组”和“相同的元组”之间有区别。@hpaulj这是一个数组的初始化，其元素将在相同形状的元组数组中包含最大浮点值。因此，是的，如果我理解正确，它是相同的，“相同”意味着引用一个元组。谢谢-这可能是一个dif不同的问题，但是元组中的元素不再是
np.nan
，
A[0,0][0]是np.nan
返回false？虽然
math.isnan
返回true。这是因为
np.nan！=np.nan
（尝试一下）。您需要使用
np.isnan（A[0,0][0]）
@joceThanks-我在别处见过语法
是np.nan
，但我现在意识到它有多错-意思是“是同一个内存对象”。
np.full((3,2), np.nan, dtype='f,f')

array([[(nan, nan), (nan, nan)],
       [(nan, nan), (nan, nan)],
       [(nan, nan), (nan, nan)]], dtype=[('f0', '<f4'), ('f1', '<f4')])