python - Numpy 挤压 - 'list' 对象没有属性 'squeeze'

Question

可以运行以下代码并且不会出现错误:

>>> np.squeeze([''])
array('', dtype='<U1')
>>> np.squeeze([[]])
array([], dtype=float64)

但是正在运行:

>>> np.squeeze(['', []])

返回以下错误:

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\leonardo.schettini\Documents\recrutai\recrutai\testenv\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 1240, in squeeze
    squeeze = a.squeeze
AttributeError: 'list' object has no attribute 'squeeze'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Users\leonardo.schettini\Documents\recrutai\recrutai\testenv\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 1242, in squeeze
    return _wrapit(a, 'squeeze')
File "C:\Users\leonardo.schettini\Documents\recrutai\recrutai\testenv\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 42, in _wrapit
    result = getattr(asarray(obj), method)(*args, **kwds)
File "C:\Users\leonardo.schettini\Documents\recrutai\recrutai\testenv\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 492, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: setting an array element with a sequence

为什么会出现这种情况？!

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编辑:

what versions?

• Python == 3.6
• numpy == 1.14.3

why would you want to squeeze such a list?

我正在使用内部词典来获取同义词和首字母缩略词的引理。有时，当输入的单词不在我的字典中时，我选择将其保留为引理，有时我更愿意删除该单词。引理被定义为 n 个单词的数组。

为了跟踪引理在输入文本中的真实位置，我想在返回列表中添加 0 个单词的引理，这是一个空列表。乍一看，我以为挤压会自行删除空列表...

Answer 1

np.squeeze 实际上只是一个数组方法 a.squeeze() 的包装器。您的参数是一个列表，它没有该方法。因此该函数尝试从列表中创建一个数组:

In [325]: np.array(['', []])
....
ValueError: setting an array element with a sequence

您正在尝试从对象、字符串和列表的混合中创建一个数组。

In [326]: np.array(['', []],object)
Out[326]: array(['', list([])], dtype=object)

如果你告诉它创建一个对象数据类型数组，它就可以。

但是如果没有该规范，它首先尝试创建字符串数据类型数组。但是随后在将列表放入字符串槽中时出现问题 - 因此出现错误。

除了出于好奇之外，您为什么要压缩这样一个列表？

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如果列表在前，np.array 可以创建一个对象数组:

In [327]: np.array([[],''])
Out[327]: array([list([]), ''], dtype=object)

这只是给定不同大小和/或类型的项目列表时 np.array 工作方式的怪癖之一。它的主要任务是从整齐嵌套的数字或字符串列表中创建一个数组。

In [328]: np.array([[1,2,3,4]])
Out[328]: array([[1, 2, 3, 4]])
In [329]: np.squeeze([[1,2,3,4]])
Out[329]: array([1, 2, 3, 4])

给定各种元素，它必须“猜测”您真正想要什么；有时它猜测错误，有时它会放弃。