Question

我有一个熊猫系列features，其值如下（features.values）

array([array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]), array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]),
       array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]), ...,
       array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]), array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]),
       array([0, 0, 0, ..., 0, 0, 0])], dtype=object)

现在我真的希望将其识别为矩阵，但是如果我愿意

>>> features.values.shape
(10000,)

而不是我期望的(10000, 3000)。

如何将其识别为2d而不是将数组作为值的1d数组。还有为什么它不自动将其检测为二维数组？

Answer 1

为回答您的评论问题，让我们比较两种创建数组的方法

首先从数组列表（长度相同）中创建一个数组：

In [302]: arr = np.array([np.arange(3), np.arange(1,4), np.arange(10,13)])
In [303]: arr
Out[303]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 1,  2,  3],
       [10, 11, 12]])

结果是二维数组。

如果相反，我们创建一个对象dtype数组，并用数组填充它：

In [304]: arr = np.empty(3,object)
In [305]: arr[:] = [np.arange(3), np.arange(1,4), np.arange(10,13)]
In [306]: arr
Out[306]: 
array([array([0, 1, 2]), array([1, 2, 3]), array([10, 11, 12])],
      dtype=object)

请注意，此显示与您的显示类似。通过设计，这是一维数组。像列表一样，它包含指向内存中其他位置的数组的指针。请注意，这需要额外的构造步骤。 np.array的默认行为是在可以的地方创建一个多维数组。

要解决这个问题需要花费额外的精力。同样，要撤消该操作也需要付出额外的努力-创建2d数字数组。

仅对其调用np.array不会改变结构。

In [307]: np.array(arr)
Out[307]: 
array([array([0, 1, 2]), array([1, 2, 3]), array([10, 11, 12])],
      dtype=object)

stack确实将其更改为2d。 stack将其视为数组列表，并在新轴上联接。

In [308]: np.stack(arr)
Out[308]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [ 1,  2,  3],
       [10, 11, 12]])

将numpy数组转换为2d数组

1 个答案: