Python 连接不同大小的阵列

简单的数据结构问题，但我找不到正确的python语法。给定numpy数组（在我的实际使用中，从带有

np.loadtxt

的文本文件中读取），例如

i、 例如，2D，但一维中的所有不同长度。如何将它们组合成单个3D数组，以便

combinedArrays[0]

返回a，或

combinedArrays[：，0]

返回所有第一行，以此类推

---

我尝试了

np.append

、

np.stack

、和

np.concatenate

，但都没有成功。我可以用零展开较小的矩阵，只需顶部填充，但这会无缘无故地带来大量额外的零。

我强烈建议您使用

tensorflow.ragged.constant（）

您可以使用以下代码创建一个：

import tensorflow as tf
t = [A,B,C]
digits = tf.ragged.constant(t)

然后，您不仅可以按所需的方式对其进行切片，还可以使用tensorflow库中的其他方法，例如使用

.numpy（）

等将其转换为numpy数组

---

有关更多信息，请参阅：

我强烈建议您使用

tensorflow.ragged.constant（）

您可以使用以下代码创建一个：

import tensorflow as tf
t = [A,B,C]
digits = tf.ragged.constant(t)

然后，您不仅可以按所需的方式对其进行切片，还可以使用tensorflow库中的其他方法，例如使用
.numpy（）
等将其转换为numpy数组

有关更多信息，请参阅：

那么numpy数组和numpy数组呢：

as_array = np.array([A,B,C])
print(as_array)
[array([[1, 2],
        [3, 4]]) array([[ 5,  6],
                        [ 7,  8],
                        [ 9, 10]]) array([[11, 12],
                                          [13, 14],
                                          [15, 10]])]

阵列列表如何：

as_list = [A,B,C]
as_list.append(as_list)
print(as_list)
[array([[1, 2],
       [3, 4]]), array([[ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [ 9, 10]]), array([[11, 12],
       [13, 14],
       [15, 10]]), [...]]

你也可以用字典

那么numpy数组和numpy数组呢：

as_array = np.array([A,B,C])
print(as_array)
[array([[1, 2],
        [3, 4]]) array([[ 5,  6],
                        [ 7,  8],
                        [ 9, 10]]) array([[11, 12],
                                          [13, 14],
                                          [15, 10]])]

阵列列表如何：

as_list = [A,B,C]
as_list.append(as_list)
print(as_list)
[array([[1, 2],
       [3, 4]]), array([[ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [ 9, 10]]), array([[11, 12],
       [13, 14],
       [15, 10]]), [...]]

你也可以使用字典。
你不能，因为你的数组大小不同。你不能把它包装成一个数组吗？如果你有很多零，你可以使用稀疏矩阵。但是对于你提到的例子，你无中生有。事实上，一个填充了零的numpy数组比你的列表更节省内存？除了为组合阵列编制索引外，你打算用组合阵列做什么？我真的不能强迫它们成为单个阵列，因为在我的实际用例中，矩阵代表不同的恒星，以及关于它们的各种参数（位置、速度、质量等），所以我导入的矩阵需要分开`合并后的[：，2]将给出每个文件的所有第三行，@Reti43当最小的行有3000行，最大的行有10000行时，“零束”的参数是否仍然适用？本质上，我只是想做一个秩为3的“不规则张量”，但是如果没有数学运算，你就不能，因为你的数组有不同的大小。你不能把它包装成一个数组吗？如果你有很多零，你可以使用稀疏矩阵。但是对于你提到的例子，你无中生有。事实上，一个填充了零的numpy数组比你的列表更节省内存？除了为组合阵列编制索引外，你打算用组合阵列做什么？我真的不能强迫它们成为单个阵列，因为在我的实际用例中，矩阵代表不同的恒星，以及关于它们的各种参数（位置、速度、质量等），所以我导入的矩阵需要分开`合并后的[：，2]将给出每个文件的所有第三行，@Reti43当最小的行有3000行，最大的行有10000行时，“零束”的参数是否仍然适用？本质上，我只是想制作一个等级为3的“参差不齐张量”，但是如果没有itI上的数学运算，我就无法安装它。我已经尝试升级到64位Python 3.9，更新了我所有的软件包，跟踪了我能搜索到的所有结果，它只是一个接一个地给我错误。请附上你所面临的错误@BrandonMyersip是一个痛苦的问题，不知怎的找不到要安装的软件包。我有点放弃了。据我所知，如果我能安装它，这将满足我的要求，但这是个人问题，不是问题之一。我无法安装它。我已经尝试升级到64位Python 3.9，更新了我所有的软件包，跟踪了我能搜索到的所有结果，它只是一个接一个地给我错误。请附上你所面临的错误@BrandonMyersip是一个痛苦的问题，不知怎的找不到要安装的软件包。我有点放弃了。据我所知，如果我能安装它，这将满足我的要求，但这是个人问题，不是问题之一。