如何从 Nesteld 列表中获取 3 维 numpy 数组

Question

我有一个汽车列表，想将其转换为多维数组

>>> cars = [[[2,1],[1,1]],[[0,2],[0,1],[0,0]],[[5,0],[5,1],[5,2]],[[1,5],[2,5]]]

>>> cars_np = np.array(cars)

>>> cars_np.shape

(4,)

>>> cars_np

array([list([[2, 1], [1, 1]]), list([[0, 2], [0, 1], [0, 0]]),

       list([[5, 0], [5, 1], [5, 2]]), list([[1, 5], [2, 5]])],

      dtype=object) # an array of lists is not what i want

>>> cars_np = np.array([np.array(car) for car in cars])

>>> cars_np.shape

(4,)

>>> cars_np

array([array([[2, 1],

       [1, 1]]),

       array([[0, 2],

       [0, 1],

       [0, 0]]),

       array([[5, 0],

       [5, 1],

       [5, 2]]),

       array([[1, 5],

       [2, 5]])], dtype=object) # an array of arrays is not what i want

使用此列表可以正常工作：

>>> l = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]

>>> l_np = np.array(l)

>>> l_np.shape

(2, 2, 2) # multidimensional array as expected

我与第一个例子有什么关系？

Answer 1

numpy 数组必须具有明确定义的形状，例如(2,2,2)在您的最后一个示例中。您的列表cars是一个列表列表，其中内部列表的长度2,3,3,2与 numpy 的明确定义的形状不一致。我可以建议您在cars列表中添加一些 NaN 值，以使所有长度为 3 的内部列表：cars = [[[2,1],[1,1],[np.nan,np.nan]], [[0,2],[0,1],[0,0]], [[5,0],[5,1],[5,2]], [[1,5],[2,5],[np.nan,np.nan]]]np.array(cars).shape>>>  (4, 3, 2)这可能是您正在寻找的行为。NaN 值可以使用该函数进行过滤，np.isnan并且不应像常规有效值那样表现，这将使它们易于解决。