Question

我有一个数组

array = [np.array([[0.76103773], [0.12167502]]),
         np.array([[ 0.72017135,  0.1633635 ,  0.39956811,  0.91484082, 0.76242736, -0.39897202],
                  [0.38787197, -0.06179132, -0.04213892,  0.16762614,  0.05880554, 0.59370467]])]

我想将其转换为包含numpy ndarrays的numpy对象数组。所以我尝试了np.array(array)，np.array(array, dtype=object)，np.array(array, dtype=np.object) 但是它们都给出相同的错误ValueError: could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (2)。因此，基本上，最终结果应该是相同的，只是最终结果的类型是一个numpy对象数组，而不是python列表。有人可以帮忙吗？

Answer 1

这是您要完成的事情吗？

array1 =  np.array([[0.76103773], [0.12167502]])
array2 = np.array([[ 0.72017135,  0.1633635 ,  0.39956811,  0.91484082, 0.76242736, -0.39897202],[0.38787197, -0.06179132, -0.04213892,  0.16762614, 0.05880554, 0.59370467]])
result = np.hstack([array1,array2])

编辑：也许是这样吗？

array1 =  [[0.76103773], [0.12167502]]
array2 = [[ 0.72017135,  0.1633635 ,  0.39956811,  0.91484082, 0.76242736, -0.39897202],[0.38787197, -0.06179132, -0.04213892,  0.16762614,  0.05880554, 0.59370467]]
result = np.array([array1,array2])

编辑2：

好的，让我们再尝试一次。我想就是这样。

array1 =  np.array([[0.76103773], [0.12167502]])
array2 = np.array([[ 0.72017135,  0.1633635 ,  0.39956811,  0.91484082, 0.76242736, -0.39897202],[0.38787197, -0.06179132, -0.04213892,  0.16762614,  0.05880554, 0.59370467]])
#solution is either
result = np.array([array1,array2.transpose()])
#or this 
result2 = np.array([array1.transpose(),array2])

numpy阵列错误

1 个答案: