如何在python中把对象数组转换为普通数组？

Posted 2021-04-11

我有一个对象数组，它的样子是这样的

array([array([[2.4567]],dtype=object), array([[3.4567]],dtype=object), array([[4.4567]],dtype=object), array([[5.4567]],dtype=object) ... array([[6.4567]],dtype=object))

这只是一个例子，实际的要大得多。

那么，我如何将其转换为一个正常的浮动值numpy数组。

答案

使用 numpy.concatenate:

>>> arr = array([array([[2.4567]],dtype=object),array([[3.4567]],dtype=object),array([[4.4567]],dtype=object),array([[5.4567]],dtype=object),array([[6.4567]], dtype=object)])
>>> np.concatenate(arr).astype(None)
array([[ 2.4567],
       [ 3.4567],
       [ 4.4567],
       [ 5.4567],
       [ 6.4567]])

另一答案

你可以使用np.stack，也适用于多维的情况。

import numpy as np
from numpy import array

arr = array([array([[2.4567]],dtype=object),array([[3.4567]],dtype=object),array([[4.4567]],dtype=object),array([[5.4567]],dtype=object),array([[6.4567]],
dtype=object)])
np.stack(arr).astype(None)
array([[[2.4567]],
       [[3.4567]],
       [[4.4567]],
       [[5.4567]],
       [[6.4567]]])

另一答案

或者，使用 reshape:

In [1]: a = array([array([[2.4567]],dtype=object), array([[3.4567]],dtype=object), array([[4.4567]],dtype=object)])
In [2]: a.astype(float).reshape(a.size,1)
Out[2]:
array([[ 2.4567],
       [ 3.4567],
       [ 4.4567]])