解开 Numpy "object" dtype

Question

有人能建议一种Python方法来打开dtype=object的numpy数组吗？

例如，如果我从开始

array([array([ 1, 2, 3]),
       array([ 4, 5, 6]),
       array([ 7])], dtype=object)

我想退货：

array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

尽可能快。顺序很重要，实际的数字不仅仅是递增的整数。

背景故事是，数组是从一个长度和结构不同的几GB ASCII文件中提取的，数据表每行的列数可变，我只需要在浮动出现时保留其行后列的顺序。

如果功能存在的话，我也愿意用numpy.loadtxt来做这件事；我需要逐行扫描文件并查找某些标头，然后导入未知数量的列和行数据，并在整个文件中多次这样做。

谢谢你抽出时间。

Answer 1

假设A是输入数组，您可以使用np.concatenate来打开，就像so-一样

np.concatenate(A)

样品运行-

In [325]: A
Out[325]: array([array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7])], dtype=object)
In [326]: np.concatenate(A)
Out[326]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])