python - 具有不同形状元素的 numpy.array

Question

我想要一个由另外两个数组组成的 numpy 数组(每个数组都有不同的形状)。据我所知，由于这个原因，必须在主数组的定义中使用:dtype = object。

例如，让我们将数组定义(在 Python 2.7 中)

     a0 = np.arange(2*2).reshape(2,2)
     a1 = np.arange(3*3*2).reshape(3,3,2)
     b = np.array([a0,a1], dtype = object)

这很完美:b[1] 与 a1 相同。但是，如果我将 a0 中的维度从 (2,2) 更改为 (3,3)，就会发生一些奇怪的事情:

     a0 = np.arange(3*3).reshape(3,3)
     a1 = np.arange(3*3*2).reshape(3,3,2)
     b = np.array([a0,a1], dtype = object)

这次b[1]和a1不相等，甚至形状不一样。这种奇怪行为的原因是什么？

也许对我来说有一个完全不同的解决方案。但我不想使用列表或元组，因为我想允许添加，例如 b + b。很明显，我可以为此目的编写自己的类，但有没有更简单的方法？

Answer 1

如果你明确想要一个对象数组，你可以先创建一个对象类型的空数组并赋值给它:

x = empty(5, dtype=object)
x[0] = zeros((3,3))
x[1] = zeros((3,2)) #does not merge axes.
x[2] = eye(4)
x[3] = ones((2,2))*2
x[4] = arange(10).reshape((5,2))

>>> x+x
array([array([[ 0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.]]),
   array([[ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.],
   [ 0.,  0.]]),
   array([[ 2.,  0.,  0.,  0.],
   [ 0.,  2.,  0.,  0.],
   [ 0.,  0.,  2.,  0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  2.]]),
   array([[ 4.,  4.],
   [ 4.,  4.]]),
   array([[ 0,  2],
   [ 4,  6],
   [ 8, 10],
   [12, 14],
   [16, 18]])], dtype=object)

您必须先填充所有元素，然后才能执行算术运算，或者使用 np.append 从零开始增加元素。