Numpy: BUG：np.array在尺寸部分匹配的数组列表上失败

创建于 2016-03-23 · 8评论 · 资料来源: numpy/numpy

应用于数组列表时，函数numpy.array和numpy.asarray具有明确定义的行为：如果列出的数组具有相同的尺寸和大小，则将列表转换为结果数组的尺寸之一（我们称其为“模式1”）。如果不是，则返回一个数组数组（“模式2”）。

但是，“模式2”中numpy.array和numpy.asarray的行为似乎取决于数组中的项目数。以下代码相对于numpy有用性不是很好，但是可以工作：

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([[1, 0], [0, 1]])
>>> np.asarray([a, b])
array([array([1, 2, 3]), array([[1, 0],
       [0, 1]])], dtype=object)

但是以下不是：

>>> a = np.array([1, 2])
>>> b = np.array([[1, 0], [0, 1]])
>>> np.asarray([a, b])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/numeric.py", line 474, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: could not broadcast input array from shape (2,2) into shape (2)

显然，问题在于，当numpy.asarray看到第一个维度在a和b具有相同的长度时，它会尝试采用“模式1”，这在这里是不可能的。

编辑：我正在使用numpy 1.10.4和python 3.4.3。

00 - Bug numpy.core

资料来源

martinosorb

最有用的评论

提供dtype=object没有帮助-您仍然会遇到相同的错误。
但是，添加一个空数组可以避免它：

arr_of_arr = np.array([np.array([]), a, b])[1:]

roman-kh 于 2017-04-06

👍4

所有8条评论

同意，这种后备逻辑是不幸的。我们已经讨论过除非明确提供dtype，否则不制作dtype=object数组。 IMO np.array([a, b], dtype=object)应该是编写这两种方法的唯一方法-并且它不需要对形状进行任何检查。

shoyer 于 2016-03-23

👍1

提供dtype=object没有帮助-您仍然会遇到相同的错误。
但是，添加一个空数组可以避免它：

arr_of_arr = np.array([np.array([]), a, b])[1:]

roman-kh 于 2017-04-06

👍4

在1.14.4中仍然存在

ppwwyyxx 于 2018-07-18

😕3

@ppwwyyxx-实际上，部分是因为这不是一件小事，部分是因为它一直没有被别人碰到，所以紧迫性相对较低（而且没有多少人有时间贡献力量...）。

但是，这里可能有帮助的是，使其更准确地明确期望的行为是什么。 @shoyer提到了一个长期的要求，即如果确实需要，则明确要求dtype=object ，否则，对于无法解析为数字或字符串数组的任何内容，将筹集TypeError （＃5353）。我最近一直在考虑类似地使用dtype='structured'是否有用，它会严格执行列表之间的区别（表示数组元素）和元组（结构化dtype元素）。

mhvk 于 2018-07-18

如果有人可以向我发送有关该怎么做的建议，我愿意提供帮助。我只是看了ctors.c中的相关代码，构造函数逻辑似乎非常复杂，因为它需要处理许多不同形式的输入。

ppwwyyxx 于 2018-07-19

相同的问题：＃8330

ppwwyyxx 于 2018-07-19

我认为这可能由＃11601解决。编辑：不是。

eric-wieser 于 2018-07-23

因此，这里发生的大致是：

a = np.array([1, 2])
b = np.array([[1, 0], [0, 1]])
out = np.asarray([a, b])
# translates to
out = np.empty((2, 2))  #shape is correctly inferred
out[0,:] = a
out[1,:] = b  # error comes from here

eric-wieser 于 2018-07-23

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