変換は、2D数値配列にリストのnumpyの配列オブジェクトとバック

Question

私は同じ長さのリストを含むこのオブジェクトの配列を持っていると言う1D：

私は数値の2次元配列にこれを変換することができますどのよう

>>> a = np.empty(2, dtype=object) 
>>> a[0] = [1, 2, 3, 4] 
>>> a[1] = [5, 6, 7, 8] 
>>> a 
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

1. ？

   >>> a.shape 
   (2,) 
   >>> b = WHAT_GOES_HERE(a) 
   >>> b 
   array([[1, 2, 3, 4], 
        [5, 6, 7, 8]]) 
   >>> b.shape 
   (2, 4) 
   

2. どうすればいいですか？

3. は私のa配列ではなくnp.arraylistのSよりも、np.array秒のnp.arrayであれば、それは簡単に取得していますか？

   >>> na = np.empty(2, dtype=object) 
   >>> na[0] = np.array([1, 2, 3, 4]) 
   >>> na[1] = np.array([5, 6, 7, 8]) 
   >>> na 
   array([array([1, 2, 3, 4]), ([5, 6, 7, 8])], dtype=object) 
   

np.concatenate使用

Answer 1

一つのアプローチ - それは一般的なND形状のために働く作るべき*np.shape(a[0])を使用するように改善が@Ericによって示唆

b = np.concatenate(a).reshape(len(a),*np.shape(a[0])) 

を。

サンプル実行 -

a_back = np.empty(b.shape[0], dtype=object) 
a_back[:] = b.tolist() 

サンプル実行 - -

In [190]: a_back = np.empty(b.shape[0], dtype=object) 
    ...: a_back[:] = b.tolist() 
    ...: 

In [191]: a_back 
Out[191]: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

In [192]: a_back.shape 
Out[192]: (2,) 

を

In [183]: a 
Out[183]: array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

In [184]: a.shape 
Out[184]: (2,) 

In [185]: b = np.concatenate(a).reshape(len(a),*np.shape(a[0])) 

In [186]: b 
Out[186]: 
array([[1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8]]) 

In [187]: b.shape 
Out[187]: (2, 4) 

---

バックaを取得するには、我々がそうのように、2段階のプロセスを使用することができそうです

Answer 2

あなたはnp.vstack（）を使用できます：

>>> a = np.vstack(a).astype(int) 

Answer 3

ここで、所望のnumpyの配列に、次にリストにソースnumpyの配列を変換したアプローチは次のとおり

b = np.array([k for k in a]) 
b 
array([[1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8]]) 
c = np.array([k for k in b], dtype=object) 
c 
array([[1, 2, 3, 4], 
     [5, 6, 7, 8]], dtype=object) 

Answer 4

Iはラウンドトリップlistスルーnp.array(list(a))とは十分であったことを見出しました。

これはnp.stack(a)を使用するのと同じようです。

これらの両方とも、NDアレイの1Dアレイを（N + 1）Dアレイに変換するより一般的なケースで動作するという利点があります。