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_nparray([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_nparray([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。