将 numpy 数组的每一行转换为 numpy 数组

Question

我有以下ndarray ：

array([[0.00000, 0.00000,  50.00000],
       [0.00000, 10.02227, 50.00000],
       [0.00000, 20.04454, 50.00000],
       [0.00000, 30.06682, 50.00000],
       [0.00000, 40.08909, 50.00000]])

我想将每一行转换为一个单独的ndarray以便拥有一个嵌套的ndarray结构：

array([[array([0.00000, 0.00000,  50.00000])],
       [array([0.00000, 10.02227, 50.00000])],
       [array([0.00000, 20.04454, 50.00000])],
       [array([0.00000, 30.06682, 50.00000])],
       [array([0.00000, 40.08909, 50.00000])]])

我试过：

new_array = numpy.apply_along_axis(np.array, 1, old_array)

但没有成功，因为new_array等于old_array 。

如何转换我的数组？ 我想应该有一个使用for循环的解决方案，但是有没有更 Pythonic 的替代方案？

Answer 1

不知道为什么要实现这一点，因为np.array列表更有意义，但你可以这样做：

new_array = np.zeros((old_array.shape[0], 1), dtype = 'O')
new_array[:] = [[x] for x in old_array]
new_array

输出：

array([[array([ 0.,  0., 50.])],
       [array([ 0.     , 10.02227, 50.     ])],
       [array([ 0.     , 20.04454, 50.     ])],
       [array([ 0.     , 30.06682, 50.     ])],
       [array([ 0.     , 40.08909, 50.     ])]], dtype=object)