Python 如何创建元素为其他numpy数组对象的numpy数组？

我发现自己需要创建一个dtype=“object”的numpy数组，其元素本身就是numpy数组。如果阵列长度不同，我可以做到这一点：

arr_of_arrs = np.empty((2,2), dtype=np.object)
arr_list = [np.arange(i) for i in range(4)]
arr_of_arrs.flat[:] = arr_list
print(arr_of_arrs)

array([[array([], dtype=int32), array([0])],
   [array([0, 1]), array([0, 1, 2])]], dtype=object)

但是如果它们恰好是相同的长度，它就不起作用，我也不完全确定它是如何生成它给我的值的：

arr_list = [np.arange(2) for i in range(4)]
arr_of_arrs.flat[:] = arr_list
print(arr_of_arrs)

[[0 1]
[0 1]]

---

这是否可行？numpy似乎试图强迫数据“有意义”，尽管我尽了最大努力阻止它这样做…

如果数组是1d，则赋值工作正常：

In [767]: arr = np.empty(4,object)                                                             
In [768]: arr[:] = [np.arange(6) for _ in range(4)]                                            
In [769]: arr                                                                                  
Out[769]: 
array([array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
       array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])], dtype=object)
In [770]: arr.reshape(2,2)                                                                     
Out[770]: 
array([[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])],
       [array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]],
      dtype=object)

我们也可以从（2,2）开始，但要分配给

ravel（）

（a

视图

）：

flat

显然序列化了RHS：

In [774]: arr.flat = [np.arange(6) for _ in range(4)]                                          
In [775]: arr                                                                                  
Out[775]: 
array([[0, 1],
       [2, 3]], dtype=object)

如果右侧嵌套了RHS列表，则可以直接将其指定给二维阵列：

In [779]: alist = Out[770].tolist()                                                            
In [780]: alist                       # list of lists of arrays                                                         
Out[780]: 
[[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])],
 [array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]]
In [781]: arr = np.empty((2,2),object)                                                         
In [782]: arr[:] = alist                                                                       
In [783]: arr                                                                                  
Out[783]: 
array([[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])],
       [array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]],
      dtype=object)

---

如果

arr\u of\u arrs

以一维数组开始，例如

np.empty（4，object）

，这种赋值效果会更好。如果需要，您可以稍后对其进行重塑

flat

正在对两侧进行展平和迭代，这会打乱此分配

arr\u of_arrays.ravel（）[：]=…

效果也更好。@hpaulj效果很好！回答这个问题，我将投票并接受。

In [779]: alist = Out[770].tolist()                                                            
In [780]: alist                       # list of lists of arrays                                                         
Out[780]: 
[[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])],
 [array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]]
In [781]: arr = np.empty((2,2),object)                                                         
In [782]: arr[:] = alist                                                                       
In [783]: arr                                                                                  
Out[783]: 
array([[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])],
       [array([0, 1, 2, 3, 4, 5]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]],
      dtype=object)