更改無正方形 numpy ndarray 的 dtype

Question

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([1,2,3,4])
c = np.array([a, b])

np.ndarrays內部有兩個不同大小的 np.ndarray，當我嘗試調用c.astype(np.int8)時，我會收到ValueError: setting an array element with a sequence. . 如何更改dtype的 dtype？

Answer 1

要在創建期間指定數組的類型，只需使用dtype=xxx 。 前任：

c = np.array([a,b], dtype=object)

如果要將類型從int64更改為int8 ，可以使用：

a.dtype = np.int8
b.dtype = np.int8

或者您可以復制a和b ：

c = np.array(a, dtype=np.int8)
d = np.array(a, dtype=np.int8)

最后，如果您無權訪問a和b ，而只能訪問c ，您可以在這里如何做同樣的事情：

for arr in c:
    arr.dtype = np.int8

Answer 2

也許你可以做這樣的事情：

arr = list()

for row in range(len(df.desired_column)):
  arr.append(np.array(df.desired_column.loc[row], dtype=np.int8))

arr = np.array(arr)

這樣， arr的每個元素都將是具有所需dtype的 numpy 數組。 在這個例子中， np.int8 。

Answer 3

假設arr是 dtype object 的 numpy 數組，其中包含 numpy ZA3CBC3F9D0CE2F2C1554E1B6，您可以：

arr8 = np.array([i.astype('int8') for i in arr])

演示：

arr = array([array([0]), array([0, 1]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3]),
...        array([0, 1, 2, 3, 4]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
...        array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])],
...       dtype=object)
print(arr)

array([array([0]), array([0, 1]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2, 3]),
       array([0, 1, 2, 3, 4]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
       array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])],
      dtype=object)

print(np.array([i.astype('int8') for i in arr]))

array([array([0], dtype=int8), array([0, 1], dtype=int8),
       array([0, 1, 2], dtype=int8), array([0, 1, 2, 3], dtype=int8),
       array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int8),
       array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=int8),
       array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int8),
       array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype=int8)], dtype=object)