如何将具有对象dtype的Numpy 2D数组转换为浮点数的常规2D数组

debugcn 发表于 Dev

萌

作为我正在研究的更广泛程序的一部分，我最终得到了带有字符串，3D坐标等混合在一起的对象数组。我知道对象数组与结构化数组相比可能不是很喜欢，但是我希望在不更改很多代码的情况下解决这个问题。

假设数组obj_array的每一行（具有N行）的格式为

Single entry/object of obj_array:  ['NAME',[10.0,20.0,30.0],....]

现在，我正在尝试加载该对象数组并切片3D坐标块。到这里为止，一切都可以通过简单地让我们说出就可以了。

obj_array[:,[1,2,3]]

但是结果也是一个对象数组，当我想用以下方法形成一个浮点数的二维数组时，我将面临问题：

size [N,3] of N rows and 3 entries of X,Y,Z coordinates

现在，我正在遍历行，并将每一行分配给目标2d flot数组的一行，以解决此问题。我想知道numpy的数组转换工具是否还有更好的方法？我尝试了几件事，无法解决。

Centers   = np.zeros([N,3])

for row in range(obj_array.shape[0]):
    Centers[row,:] = obj_array[row,1]

谢谢

海梅

讨厌的小问题...我一直在愚弄这个玩具示例：

>>> arr = np.array([['one', [1, 2, 3]],['two', [4, 5, 6]]], dtype=np.object)
>>> arr
array([['one', [1, 2, 3]],
       ['two', [4, 5, 6]]], dtype=object)

我的第一个猜测是：

>>> np.array(arr[:, 1])
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=object)

但这保留了objectdtype，因此也许是这样：

>>> np.array(arr[:, 1], dtype=np.float)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: setting an array element with a sequence.

通常，您可以执行以下操作来解决此问题：

>>> np.array(arr[:, 1], dtype=[('', np.float)]*3).view(np.float).reshape(-1, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: expected a readable buffer object

不过不在这里，这有点令人困惑。显然是数组中的对象是列表这一事实，使之成为现实，因为用元组替换列表是可行的：

>>> np.array([tuple(j) for j in arr[:, 1]],
...          dtype=[('', np.float)]*3).view(np.float).reshape(-1, 3)
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.]])

由于似乎没有完全令人满意的解决方案，因此最简单的方法可能是：

>>> np.array(list(arr[:, 1]), dtype=np.float)
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.]])

尽管那不是很有效，但最好采用以下方法：

>>> np.fromiter((tuple(j) for j in arr[:, 1]), dtype=[('', np.float)]*3,
...             count=len(arr)).view(np.float).reshape(-1, 3)
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.]])

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