将astropy Table的列表转换为astropy Table的numpy数组

Question

我尝试将astropy表的列表转换为astropy表的numpy数组。在第一个实例中我尝试np.asarray(list)np.array(list)但astropy表列表与列表转换为内部numpy ndarray。

的例子:

t = Table({'a': [1,2,3], 'b':[4,5,6]})  
t2 = Table({'a': [7,8,9], 'b':[10,11,12]})
mylist = [t1, t2]
print(mylist)

输出为:

[<Table length=3>
a     b
int64 int64
----- -----
1     4
2     5
3     6, 
<Table length=3>
a     b
int64 int64
----- -----
7    10
8    11
9    12]

然后如果我应用np.array()输出是:

array([[(1,  4), (2,  5), (3,  6)],
[(7, 10), (8, 11), (9, 12)]], dtype=[('a', '<i8'), ('b', '<i8')])

但我想要以下内容:

array([<Table length=3>
a     b
int64 int64
----- -----
1     4
2     5
3     6, 
<Table length=3>
a     b
int64 int64
----- -----
7    10
8    11
9    12])

我的实际解决方案是:

if isinstance(mylist, list):
myarray = np.empty(len(mylist), dtype='object')
for i in range(len(myarray)):
myarray[i] = mylist[i]
else:
myarray = mylist
return myarray

它可以工作，但我认为可能有一些内置的东西在numpy中做到这一点，但我找不到它。

Answer 1

这看起来是Astropy表的限制，我认为这是一个bug: Astropy的表将防止强制转换为NumPy数组，因为这并不总是有效:在代码中有一个特定的检查，如果在尝试将表转换为NumPy数组时指定了dtype，则会引发ValueError。

当然，这里你是在处理一个列表。但是现在您遇到了两个问题:NumPy将尝试将列表转换为数组，并对每个单独的元素应用转换。您可以获得没有指定dtype的2D数组，或者再次获得指定dtype的ValueError:

ValueError: Datatype coercion is not allowed

错误(我认为)是Astropy检查dtype任何，而不是None。因此，即使object作为dtype也会引发此错误，我不确定它是否应该。

因此，在我看来，你的变通方法是好的。不理想，但它可以完成工作，基本上只有2-3行代码。

---

既然你提到了布尔索引，那么考虑以下几点，同时将所有内容保存在列表中(我认为这是更好的选择:NumPy数组实际上是用于数字的，而不是那么多对象):

indices = [True, False, True, False]
my_list = [....]  # list of tables
selection = [item for item, index in zip(my_list, indices) if index]  # filter all True values

或对于编号索引:

indices = [1, 3, 5, 6]
my_list = [....] # list of tables
selection = [my_list[i] for i in indices]

与NumPy索引相同的行数，除非您的列表增长到数千(数百万)个元素，否则您不会注意到性能差异。(如果它确实增长到数百万个元素，您可能需要重新考虑您的数据结构，这需要在代码的其他地方进行更多的重写。)