如何从可变长度列表创建密集 NumPy 数组？

从可变长度列表生成密集 NumPy 数组

将包含可变长度列表的 Python 序列标准转换为 NumPy 数组会创建一个对象类型数组。强制执行另一种数据类型会引发 ValueError。本文演示了一种通过使用占位符填充缺失值来生成 int32 类型的密集 NumPy 数组的有效方法。

要将可变长度列表序列转换为 NumPy 数组，可以使用 itertools.zip_longest itertools 模块中的函数。该函数迭代列表，当最短列表用完时停止。它使用 fillvalue 参数指定的占位符值填充较长列表中的缺失值。

例如，考虑以下可变长度列表序列：

v = [[1], [1, 2]]

生成密集的 NumPy序列中的数组，占位符值为 0，可以使用以下代码：

<code class="python">import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T</code>

此代码的输出将是 int32 类型的 NumPy 数组，缺失值将替换为 0：

array([[1, 0],
       [1, 2]])

此方法提供了一种在将变长列表转换为 NumPy 数组时处理变长列表的有效方法，确保数据类型一致性并使用所需占位符填充缺失值。

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