Python 强制numpy保留一个列表一个列表

x2_Kaxs

是一个Nx3 numpy列表数组，这些列表中的元素索引到另一个数组中。我希望最终得到一个Nx3 numpy数组，其中包含这些索引元素的列表

x2_Kcids = array([ ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs.flat ], dtype=object)

这将输出numpy阵列的（N*3）x1阵列。伟大的这几乎符合我的要求。我所需要做的就是重塑它

x2_Kcids.shape = x2_Kaxs.shape

这是可行的。

x2_Kcids

变成了一个Nx3的numpy数组。太好了

除此之外，

x2_Kaxs

中的所有列表中只有一个元素。然后它变平了 它被转换成一个Nx3整数数组，我的代码希望稍后在管道中有一个列表

我提出的一个解决方案是附加一个虚拟元素，然后将其弹出，但这非常难看。还有更好的吗

类似于@Denis：

if x.ndim == 2:
    x.shape += (1,)

---

你的问题并不是关于大小为1的列表，而是关于大小相同的列表。我创建了以下虚拟示例：

ax2_cid = np.random.rand(10)
shape = (10, 3)

x2_Kaxs = np.empty((10, 3), dtype=object).reshape(-1)
for j in xrange(x2_Kaxs.size):
    x2_Kaxs[j] = [random.randint(0, 9) for k in xrange(random.randint(1, 5))]
x2_Kaxs.shape = shape

x2_Kaxs_1 = np.empty((10, 3), dtype=object).reshape(-1)
for j in xrange(x2_Kaxs.size):
    x2_Kaxs_1[j] = [random.randint(0, 9)]
x2_Kaxs_1.shape = shape

x2_Kaxs_2 = np.empty((10, 3), dtype=object).reshape(-1)
for j in xrange(x2_Kaxs_2.size):
    x2_Kaxs_2[j] = [random.randint(0, 9) for k in xrange(2)]
x2_Kaxs_2.shape = shape

如果我们在这三个上运行您的代码，则返回具有以下形状：

>>> np.array([ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs.flat], dtype=object).shape
(30,)
>>> np.array([ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs_1.flat], dtype=object).shape
(30, 1)
>>> np.array([ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs_2.flat], dtype=object).shape
(30, 2)

所有列表长度为2的案例甚至不允许您将其重塑为

（n，3）

。问题是，即使使用

dtype=object

，numpy也会尽可能多地压缩输入，如果所有列表的长度相同，则会一直压缩到单个元素。我认为您最好的选择是预先分配您的

x2kcids

数组：

x2_Kcids = np.empty_like(x2_Kaxs).reshape(-1)
shape = x2_Kaxs.shape
x2_Kcids[:] = [ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs.flat]
x2_Kcids.shape = shape

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编辑由于联合国大学的答案不再可见，我打算从他那里偷东西。上面的代码可以写得更漂亮、更简洁：

x2_Kcids = np.empty_like(x2_Kaxs)
x2_Kcids.ravel()[:] = [ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs.flat]

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在上述单个项目列表示例中：

>>> x2_Kcids_1 = np.empty_like(x2_Kaxs_1).reshape(-1)
>>> x2_Kcids_1[:] = [ax2_cid[axs] for axs in x2_Kaxs_1.flat]
>>> x2_Kcids_1.shape = shape
>>> x2_Kcids_1
array([[[ 0.37685372], [ 0.95328117], [ 0.63840868]],
       [[ 0.43009678], [ 0.02069558], [ 0.32455781]],
       [[ 0.32455781], [ 0.37685372], [ 0.09777559]],
       [[ 0.09777559], [ 0.37685372], [ 0.32455781]],
       [[ 0.02069558], [ 0.02069558], [ 0.43009678]],
       [[ 0.32455781], [ 0.63840868], [ 0.37685372]],
       [[ 0.63840868], [ 0.43009678], [ 0.25532799]],
       [[ 0.02069558], [ 0.32455781], [ 0.09777559]],
       [[ 0.43009678], [ 0.37685372], [ 0.63840868]],
       [[ 0.02069558], [ 0.17876822], [ 0.17876822]]], dtype=object)
>>> x2_Kcids_1[0, 0]
array([ 0.37685372])

---

@自从你删除了你的答案，我就厚颜无耻地在我的答案编辑中复制了你作业左边的扁平数组。但是必须使用

.ravel（）

，因为

.flat

会产生奇怪的结果。