Question

我有一维结构化数组，例如（[（1,2），（3,4）]）并希望将其转换为2D numpy数组（[[1,2]，[3,4]] ）。现在我正在使用列表理解，然后是np.asarray（）

list_of_lists = [list(elem) for elem in array_of_tuples]
array2D = np.asarray(list_of_lists)

这看起来效率不高 - 有更好的方法吗？感谢。

注意：这个问题的初始版本提到了＆＃34; numpy数组元组＆＃34;而不是一维结构化数组。这可能对我这个迷茫的python新手很有用。

Answer 1

在评论中，您声明数组是一维的，dtype为[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4'), ('confidence', '<f4'), ('intensity', '<f4')]。结构化数组中的所有字段都是相同的类型（'<f4'），因此您可以使用view方法创建二维视图：

In [13]: x
Out[13]: 
array([(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0), (6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0)], 
      dtype=[('x', '<f4'), ('y', '<f4'), ('z', '<f4'), ('confidence', '<f4'), ('intensity', '<f4')])

In [14]: x.view('<f4').reshape(len(x), -1)
Out[14]: 
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.]], dtype=float32)

在这种情况下，view方法会产生展平结果，因此我们必须使用reshape方法将其重塑为二维数组。

将一维结构化数组转换为2D numpy数组

1 个答案: