如何在 NumPy 中重塑数组？

Question

我有一个 numpy 数组： array([[59], [72], [117], ..., [15530], [13091], [983]], dtype=object) ，女巫形状是(39104L,) . 如何将其重塑为数组，例如array([59, 72, 117, ..., 15530, 13091, 983], dtype=float32 ？

Answer 1

我怀疑您的原始数组是一维列表数组：

array([[59], [72], [117], ..., [15530], [13091], [983]], dtype=object)
# shape (39104L,)

通常类似的东西是整数的二维数组

In [796]: x=np.array([[59], [72], [117], [15530], [13091], [983]])
In [797]: x
Out[797]: 
array([[   59],
       [   72],
       [  117],
       [15530],
       [13091],
       [  983]])
In [798]: x.shape
Out[798]: (6, 1)

但是如果这些列表中的一个或多个具有不同数量的元素，您将获得对象数组：

In [799]: x=np.array([[59], [72], [117], [15530,34], [13091], [983]])
In [800]: x
Out[800]: array([[59], [72], [117], [15530, 34], [13091], [983]], dtype=object)
In [801]: x.shape
Out[801]: (6,)

这说明了以下错误：

In [804]: np.asarray(x, dtype=float)
ValueError: setting an array element with a sequence.

但

In [805]: x.tolist()
Out[805]: [[59], [72], [117], [15530, 34], [13091], [983]]

试试这样的事情，看看你的数组中是否有任何元素长于 1：

In [806]: max([len(i) for i in x])
Out[806]: 2

您可能还需要显示一个或多个元素的类型以确认我的怀疑：

In [807]: type(x[0])
Out[807]: list

另外，这个数组是如何构造的？

Answer 2

如果形状是 (n_items,) 那么它已经是一个一维向量。 如果您想从中获得“普通”Python 列表，请使用numpy.ndarray.tolist() 。

对于一般的重塑，有numpy.reshape()方法。

Answer 3

正如您所写的，您的数组的形状应该是(39104L,1) ，而不是(39104L,) 。 也就是说，数组具有冗余维度。 您可以使用np.squeeze删除它。

对于一般的整形，您当然可以使用np.reshape ，在您的情况下也可以使用它代替np.squeeze 。

您问题的另一方面是您更改了数组的dtype 。 为此，您可以使用

a = np.asarray(a, dtype='float32')

其中a是您的数组。