包含具有可变形状的多维 numpy 数组的 numpy 数组

Question

我有一个 numpy 数组列表，其形状是以下之一：(10,4,4,20), (10,4,6,20)。我想将列表转换为 numpy 数组。因为，它们的形状不同，我不能把它们堆叠起来。因此，我想到创建 numpy 数组，将每个数组都视为一个对象，如 here 中所示。我尝试了以下：

b = numpy.array(a)
b = numpy.array(a, dtype=object)

其中 a 是 numpy 数组的列表。两者都给我以下错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (10,4,4,20) into shape (10,4)

如何将该列表转换为 numpy 数组？

示例：

import numpy
a = [numpy.random.random((10,4,4,20)),
     numpy.random.random((10,4,6,20)),
     numpy.random.random((10,4,6,20)),
     numpy.random.random((10,4,4,20)),
     numpy.random.random((10,4,6,20)),
     numpy.random.random((10,4,6,20)),
     numpy.random.random((10,4,4,20)),
     numpy.random.random((10,4,4,20)),
     numpy.random.random((10,4,6,20))
    ]
b = numpy.array(a)

用例:
我知道 numpy 对象数组效率不高，但我没有对它们进行任何操作。通常，我有一个相同形状的 numpy 数组列表，所以我可以轻松地堆叠它们。该数组被传递给另一个函数，该函数仅选择某些元素。如果我的数据是 numpy 数组，我可以做 b[[1,3,8]]。但是我不能对列表做同样的事情。如果我尝试对 list

进行相同操作，我会收到以下错误

c = a[[1,3,8]]
TypeError: list indices must be integers or slices, not list

Answer 1

如果列表数组在第一个维度上不同，

np.array(alist) 将创建一个对象 dtype 数组。但是在您的情况下，它们在第三个方面有所不同，从而产生了此错误。实际上，它无法明确确定包含维度的结束位置以及对象的开始位置。

In [270]: alist = [np.ones((10,4,4,20),int), np.zeros((10,4,6,20),int)]                                
In [271]: arr = np.array(alist)                                                                        
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-271-3fd8e9bd05a9> in <module>
----> 1 arr = np.array(alist)

ValueError: could not broadcast input array from shape (10,4,4,20) into shape (10,4)

相反，我们需要创建一个大小合适的对象数组，并将列表复制到其中。有时候这个copy还是会产生广播错误，不过这里好像没问题：

In [272]: arr = np.empty(2, object)                                                                    
In [273]: arr                                                                                          
Out[273]: array([None, None], dtype=object)
In [274]: arr[:] = alist                                                                               
In [275]: arr                                                                                          
Out[275]: 
array([array([[[[1, 1, 1, ..., 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, ..., 1, 1, 1],
...
         [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]]]])], dtype=object)
In [276]: arr[0].shape                                                                                 
Out[276]: (10, 4, 4, 20)
In [277]: arr[1].shape                                                                                 
Out[277]: (10, 4, 6, 20)

包含具有可变形状的多维 numpy 数组的 numpy 数组

numpy array containing multi-dimension numpy arrays with variable shape

python

arrays

numpy

typeerror

valueerror