如何将对象类型转换为最近邻函数的整数类型?

Question

我正在使用10 x 2304(在Spyder上(，我需要在其上运行NearestNeighbor函数。在变量资源管理器下，它指出我的数组是对象类型，其值是"numpy 值的 ndarray 对象"(我什至不知道这应该是什么意思(。当我打印第一行时，这就是我得到的：

>>> print(X)
[array([0, 2, 4, ..., 1, 1, 1], dtype=uint8)
array([209, 209, 209, ..., 166, 149,  80], dtype=uint8)
array([161, 159, 167, ..., 192, 186, 194], dtype=uint8)
array([ 49,  48,  30, ..., 169, 197, 222], dtype=uint8)
array([175, 173, 165, ...,  95, 153,  77], dtype=uint8)
array([ 98, 100,  98, ..., 244, 244, 246], dtype=uint8)
array([ 98,  99,  98, ..., 214, 221, 223], dtype=uint8)
array([158, 165, 179, ...,  36,  34,  33], dtype=uint8)
array([177, 168, 166, ..., 185, 183, 178], dtype=uint8)
array([ 46,  45,  50, ..., 240, 237, 246], dtype=uint8)]

当我将数组作为最近邻函数的参数传递时，出现此错误：

>>> nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm='ball_tree').fit(X)
>>> _, indices = nbrs.kneighbors(X)
ValueError: setting an array element with a sequence.

我读到，当输入数组的形状不是可以变成多维数组的(广义("盒子"时，就会发生这种情况。考虑到我正在使用的内容，我觉得这很奇怪，但我认为这可能是因为我的数组不是我想要的普通"数组数组"。

当我这样做时：

new_X = []
for i in range(10):
new_X.append(X[i])
new_X = np.array(new_X)
print(new_X)

这是我的结果：

[[  0   2   4 ...   1   1   1]
[209 209 209 ... 166 149  80]
[161 159 167 ... 192 186 194]
...
[158 165 179 ...  36  34  33]
[177 168 166 ... 185 183 178]
[ 46  45  50 ... 240 237 246]]

另请注意，在变量资源管理器中，它声明new_X属于unit8类型，并且显然是一个数组数组。

>>> nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm='ball_tree').fit(new_X)
>>> _, indices = nbrs.kneighbors(new_X)
>>> print(indices)
[[0 1 3]
[1 7 2]
[2 1 3]
[3 6 8]
[4 5 8]
[5 9 4]
[6 3 8]
[7 1 0]
[8 6 3]
[9 5 6]]

正如你所看到的，我得到了我想要的结果，但问题是我正在尝试优化我的代码。我希望能够在X上运行NearestNeighbor函数，而无需执行我在 for 循环中所做的操作。有什么方法可以在没有循环的情况下将我的X数组转换为我想要的形式和类型？

Answer 1

ndarray object of numpy value

是一种表示您的 python 列表封装在名为ndarray的 numpy 对象中的方式，该对象代表 n 维数组。

在您的情况下，您的list为ndarrays。若要获取列表列表，可以使用tolist()方法：

X = [i.tolist() for i in X]