Python 使用混合类型连接数组

考虑

np.array

a

a = np.concatenate(
    [np.arange(2).reshape(-1, 1),
     np.array([['a'], ['b']])],
    axis=1)
a

array([['0', 'a'],
       ['1', 'b']], 
      dtype='|S11')

---

如何执行此串联，使

a

的第一列保持整数？

您可以使用

numpy.object

作为

dtype

在numpy数组中混合类型：

>>> import numpy as np
>>> a = np.empty((2, 0), dtype=np.object)
>>> a = np.append(a, np.arange(2).reshape(-1,1), axis=1)
>>> a = np.append(a, np.array([['a'],['b']]), axis=1)

>类型（a[0,0]）

>类型（a[0,1]）

建议的副本建议进行重新排列或结构化数组

在这种情况下：

In [324]: a = np.rec.fromarrays((np.arange(2).reshape(-1,1), np.array([['a'],['b']])))
In [325]: a
Out[325]: 
rec.array([[(0, 'a')],
 [(1, 'b')]], 
          dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<U1')])
In [326]: a['f0']
Out[326]: 
array([[0],
       [1]])
In [327]: a['f1']
Out[327]: 
array([['a'],
       ['b']], 
      dtype='<U1')

[324]中的

：a=np.rec.fromrarrays（（np.arange（2）.重塑（-1,1），np.array（['a']，['b']]））
在[325]中：a
出[325]：
rec.array（[[（0，'a'）]，
[（1，'b'）]]，
数据类型=[（'f0'，'You'，'You'不能。numpy数组是同质的。每个数组都有一个元素类型。@Bakuriu是的，但该类型可以是
numpy.object
duplicate'描述了一种不同的方法-使用recarray或结构化数组。结果将是一个具有2个字段的1d数组，而不是一个2d数组。这取决于您还需要对请注意，虽然单个元素是整数，但列本身将是一个numpy对象；也就是说，如果您明确希望切片是整数数组，则需要在调用时显式转换类型，例如
np.array（a[：，0]，dtype=np.int64）
谢谢@hpaulj；我承认我在给出答案时忽略了先检查重复项；不过很高兴它增加了一些好处。写答案通常比寻找重复项更容易（更快）。但有时候侧边栏能很好地找到重复项。
>>> type(a[0,0])
<type 'int'>

>>> type(a[0,1])
<type 'str'>

In [324]: a = np.rec.fromarrays((np.arange(2).reshape(-1,1), np.array([['a'],['b']])))
In [325]: a
Out[325]: 
rec.array([[(0, 'a')],
 [(1, 'b')]], 
          dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<U1')])
In [326]: a['f0']
Out[326]: 
array([[0],
       [1]])
In [327]: a['f1']
Out[327]: 
array([['a'],
       ['b']], 
      dtype='<U1')