python - 将数组的 numpy 数组转换为一个完整的 numpy 数组

Question

我想将我的数组数组变成一个数组。来自类似:

array([ array([[0, 0, 0, ..., 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 2, 0, 0],
       ..., 
       array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 8, 0, 2],
       ..., 
       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, ..., 1, 0, 0]], dtype=uint8)], dtype=object)

大小为 (10,) 的 3D numpy 数组大小为 (10,518, 32)

array([[[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]]], dtype=uint8)

我试过将所有内容转换成列表，然后执行 np.asarray 并尝试将所有内容定义为相同的 dtype=uint8 但我无法将其转换为 3D 形式。

Answer 1

np.concatenate 应该可以解决问题:

创建一个数组的对象数组:

In [23]: arr=np.empty((4,),dtype=object)
In [24]: for i in range(4):arr[i]=np.ones((2,2),int)*i
In [25]: arr
Out[25]: 
array([array([[0, 0],
       [0, 0]]), array([[1, 1],
       [1, 1]]),
       array([[2, 2],
       [2, 2]]), array([[3, 3],
       [3, 3]])], dtype=object)

In [28]: np.concatenate(arr)
Out[28]: 
array([[0, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 1],
       [2, 2],
       [2, 2],
       [3, 3],
       [3, 3]])

或者 reshape :

In [26]: np.concatenate(arr).reshape(4,2,2)
Out[26]: 
array([[[0, 0],
        [0, 0]],

       [[1, 1],
        [1, 1]],

       [[2, 2],
        [2, 2]],

       [[3, 3],
        [3, 3]]])
In [27]: _.shape
Out[27]: (4, 2, 2)

concatenate 有效地将其输入视为数组列表。因此，无论这是对象数组、列表还是 3d 数组，它都有效。

这不能简单地通过 reshape 来完成。 arr 是一个指针数组 - 指向位于内存中其他地方的数组。要获得单个 3d 数组，必须将所有部分复制到一个缓冲区中。这就是 concatenate 的作用 - 它创建一个大的空文件，并复制每个数组，但它是在编译代码中执行的。

---

np.array 不改变它:

In [37]: np.array(arr).shape
Out[37]: (4,)

但将 arr 视为数组列表确实有效(但比 concatenate 版本慢 - 数组更多地分析其输入)。

In [38]: np.array([x for x in arr]).shape
Out[38]: (4, 2, 2)