如何创建行大小不同的多维numpy数组？

Question

我想创建一个二维的numpy数组，这个数组的每一行包含的元素数量不一样。

我尝试了下面的代码

cells = numpy.array([[0,1,2,3], [2,3,4]])

但是出现了错误

ValueError: setting an array element with a sequence.

Answer 1

在Numpy中，这种情况支持得不是很好（因为一般来说，“二维数组”中的每一行长度都是相同的）。如果你用一个Python列表来存放Numpy数组，这可能是个不错的解决办法，因为这样你可以在需要的时候享受到Numpy的好处：

cells = [numpy.array(a) for a in [[0,1,2,3], [2,3,4]]]

Answer 2

现在距离这个问题被提出来已经快7年了，而你的代码

cells = numpy.array([[0,1,2,3], [2,3,4]])

在numpy 1.12.0和python 3.5中运行时，没有出现任何错误，并且cells的内容是：

array([[0, 1, 2, 3], [2, 3, 4]], dtype=object)

你可以通过cells[0][2] # (=2)来访问cells中的元素。

如果你想在新的元素（也就是数组）可用时动态地构建你的numpy数组列表，可以考虑使用append，这是一种替代方案，参考tom10的解决方案：

d = []                 # initialize an empty list
a = np.arange(3)       # array([0, 1, 2])
d.append(a)            # [array([0, 1, 2])]
b = np.arange(3,-1,-1) #array([3, 2, 1, 0])
d.append(b)            #[array([0, 1, 2]), array([3, 2, 1, 0])]

Answer 3

Numpy虽然可以处理各种对象的数组，但它其实是为了处理固定尺寸的数字数组而优化的。如果你真的需要数组里面再有数组，使用嵌套列表会更好。不过，根据你数据的使用情况，可能还有其他更合适的数据结构，比如如果有一些无效的数据点，可以使用掩码数组。

如果你真的想要灵活的Numpy数组，可以使用下面的方式：

numpy.array([[0,1,2,3], [2,3,4]], dtype=object)

不过这样做会创建一个一维数组，里面存的是对列表的引用，这样你就会失去Numpy大部分的好处，比如向量处理、局部性、切片等等。