如何将元组列表转换为 numpy 元组数组？

Question

我有一个这样的清单：

l=[(1,2),(3,4)]

我想将其转换为 numpy 数组，并将数组项类型保留为元组：

array([(1,2),(3,4)])

但是 numpy.array(l) 会给出：

array([[1,2],[3,4)]])

并且项目类型已从 tuple 更改为 numpy.ndarray，然后我指定了项目类型

numpy.array(l,numpy.dtype('float,float'))

这给出了：

 array([(1,2),(3,4)])

但是项目类型不是元组而是 numpy.void，所以问题是：

 how to convert it to a numpy.array of tuple,not of numpy.void? 

Answer 1

你可以有一个

object

dtype 的数组，让数组的每个元素都是一个元组，就像这样 -

out = np.empty(len(l), dtype=object)
out[:] = l

样品运行 -

In [163]: l = [(1,2),(3,4)]

In [164]: out = np.empty(len(l), dtype=object)

In [165]: out[:] = l

In [172]: out
Out[172]: array([(1, 2), (3, 4)], dtype=object)

In [173]: out[0]
Out[173]: (1, 2)

In [174]: type(out[0])
Out[174]: tuple

Answer 2

出于某种原因，如果你正在寻找一行代码，你不能简单地这样做（尽管 Divakar 的答案最终给你留下了

dtype=object

）：

np.array([(1,2),(3,4)], dtype=object)

相反，你必须这样做：

np.array([(1,2),(3,4)], dtype="f,f")

"f,f"

向数组发出信号，表示它正在接收两个浮点数的元组（或者您可以使用

"i,i"

表示整数）。如果需要，您可以通过在上面的行末尾添加

.astype(object)

来转换回对象）。

Answer 3

刚刚发现 pandas 有办法解决这个问题。 您可以使用他们的

MultiIndex

类来创建元组数组 因为所有 pandas 索引都是包装的一维 numpy 数组。 就像在元组列表上调用

Index

构造函数一样简单。

>>> import pandas as pd
>>> tups = [(1, 2), (1, 3)]
>>> tup_array = pd.Index(tups).values
>>> print(type(tup_array), tup_array)
<class 'numpy.ndarray'> [(1, 2) (1, 3)]

Answer 4

>>> np.fromiter(l, object)
array([(1, 2), (3, 4)], dtype=object)

从 NumPy 1.23 开始，

np.fromiter

支持

object

dtype。 https://numpy.org/doc/stable/reference/ generated/numpy.fromiter.html