将numpy数组的每一行转换为numpy数组



我有以下ndarray:

array([[0.00000, 0.00000,  50.00000],
[0.00000, 10.02227, 50.00000],
[0.00000, 20.04454, 50.00000],
[0.00000, 30.06682, 50.00000],
[0.00000, 40.08909, 50.00000]])

,我想把每一行转换成一个单独的ndarray,以便有一个嵌套的ndarray结构:

array([[array([0.00000, 0.00000,  50.00000])],
[array([0.00000, 10.02227, 50.00000])],
[array([0.00000, 20.04454, 50.00000])],
[array([0.00000, 30.06682, 50.00000])],
[array([0.00000, 40.08909, 50.00000])]])

我试过了:

new_array = numpy.apply_along_axis(np.array, 1, old_array)

但没有成功,因为new_array等于old_array

如何转换数组?我想应该有一个使用for周期的解决方案,但是有没有更python的替代方案?

不确定为什么要实现这一点,因为np.array列表更有意义,但您可以这样做:

new_array = np.zeros((old_array.shape[0], 1), dtype = 'O')
new_array[:] = [[x] for x in old_array]
new_array

输出:

array([[array([ 0.,  0., 50.])],
[array([ 0.     , 10.02227, 50.     ])],
[array([ 0.     , 20.04454, 50.     ])],
[array([ 0.     , 30.06682, 50.     ])],
[array([ 0.     , 40.08909, 50.     ])]], dtype=object)

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