从元组列表构建 numpy 数组

Question

我想将元组列表转换为 numpy 数组。例如：

items = [(1, 2), (3, 4)]

使用np.asarray(items)我得到：

array([[1, 2],

       [3, 4]])

但如果我尝试单独附加项目：

new_array = np.empty(0)

for item in items:

    new_array = np.append(new_array, item)

在new_array失去原来的形状，并成为：

array([1., 2., 3., 4.])

我可以把它变成我想要的形状new_array.reshape(2, 2)：

array([[1., 2.],

       [3., 4.]])

但是我如何在不重塑的情况下获得这种形状？

Answer 1

首先，您需要为数组提供正确的形状，以便numpy了解如何解释提供给append方法的值。然后，为防止自动展平，请指定要附加的轴。此代码执行您打算执行的操作：import numpy as npitems = [(1,2),(3,4)]new_array = np.ndarray((0,2))for item in items:    new_array = np.append(new_array, [item], axis=0)print(new_array) # [[1. 2.]                 #  [3. 4.]]

Answer 2

如果您有一个元组列表，并且出于某种原因决定讨厌标准数组构造函数（np.array,np.asarray等，正如@JohnZwinck 指出的那样可能是最好的答案），最有效的方法是预先分配整个数组，然后分配给它：items = [(1, 2), (3, 4)]arr = np.empty((len(items), len(items[0])))arr[...] = items即使你想要的是随着时间的推移增长的数组，一行接一行，它已被证明通过详细的时机，你通常最好是关闭只是分配一个全新的数组，然后复制了旧值。因此，鉴于上述情况arr，通过这种方法追加一行的最有效方法是：newitem = (5, 6)oldarr = arrarr = np.empty((oldarr.shape[0] + 1, *oldarr.shape[1:]))arr[:-1,:] = oldarrarr[-1,:] = newitem