python - numpy 数组 1.9.2 获取 ValueError : could not broadcast input array from shape (4, 2) 形状 (4)

Question

以下代码在 numpy 1.7.1 中工作，但在当前版本中给出值错误。我想知道它的根本原因。

    import numpy as np
    x = [1,2,3,4]
    y = [[1, 2],[2, 3], [1, 2],[2, 3]]

    a = np.array([x, np.array(y)])

以下是我在 numpy 1.7.1 中得到的输出

>>>a
array([[1, 2, 3, 4],
       [array([1, 2]), array([2, 3]), array([1, 2]), array([2, 3])]], dtype=object)

但相同的代码在 1.9.2 版本中会产生错误。

    ----> 5 a = np.array([x, np.array(y)])

ValueError: could not broadcast input array from shape (4,2) into shape (4) 

我找到了一个可能的解决方案。但我不知道这是否是最好的做法。

b= np.empty(2, dtype=object)
b[:] = [x, np.array(y)]

>>> b
array([[1, 2, 3, 4],
       array([[1, 2],
       [2, 3],
       [1, 2],
       [2, 3]])], dtype=object)

请提出一个解决方案以实现所需的输出。谢谢

Answer 1

您到底想生产什么？我没有 1.7 版本来测试您的示例。

np.array(x) 生成一个 (4,) 数组。 np.array(y)一个(4,2)。

如评论中所述，在 1.8.1 中 np.array([x, np.array(y)]) 产生

ValueError: setting an array element with a sequence.

我可以创建一个对象数据类型数组，由列表和数组组成

In [90]: np.array([x, np.array(y)],dtype=object)
Out[90]: 
array([[1, 2, 3, 4],
       [array([1, 2]), array([2, 3]), array([1, 2]), array([2, 3])]], dtype=object)

我还可以连接 2 个数组来制作一个 (4,3) 数组(x 是第一列)

In [92]: np.concatenate([np.array(x)[:,None],np.array(y)],axis=1)
Out[92]: 
array([[1, 1, 2],
       [2, 2, 3],
       [3, 1, 2],
       [4, 2, 3]])

np.column_stack([x,y]) 做同样的事情。

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奇怪的是，在 dev 1.9 中(我没有安装 production 1.9.2)它可以工作(有点)

In [9]: np.__version__
Out[9]: '1.9.0.dev-Unknown'

In [10]: np.array([x,np.array(y)])
Out[10]: 
array([[        1,         2,         3,         4],
       [174420780, 175084380,  16777603,         0]])
In [11]: np.array([x,np.array(y)],dtype=object)
Out[11]: 
array([[1, 2, 3, 4],
   [None, None, None, None]], dtype=object)
In [16]: np.array([x,y],dtype=object)
Out[16]: 
array([[1, 2, 3, 4],
   [[1, 2], [2, 3], [1, 2], [2, 3]]], dtype=object)

所以看起来正在进行某种开发。

在任何情况下，从这个列表中创建一个新数组和一个二维数组都是不明确的。使用 column_stack(假设您想要一个 2d int 数组)。

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numpy 1.9.0 发行说明:

The performance of converting lists containing arrays to arrays using np.array has been improved. It is now equivalent in speed to np.vstack(list).

通过转置 y vstack 工作:

In [125]: np.vstack([[1,2,3,4],np.array([[1,2],[2,3],[1,2],[2,3]]).T])
Out[125]: 
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 1, 2],
       [2, 3, 2, 3]])

如果 1.7.1 有效，并且 x 是字符串名称，而不仅仅是您示例中的整数，那么它可能正在生成一个对象数组。