Numpy: BUG : 부분적으로 일치하는 차원을 가진 배열 목록에서 np.array가 실패합니다.

동의합니다. 이런 종류의 폴백 로직은 불행합니다. dtype이 명시 적으로 제공되지 않는 한 dtype=object 배열을 만들지 않는 것에 대해 논의했습니다. IMO np.array([a, b], dtype=object) 는 이들 중 하나를 작성하는 유일한 방법이어야하며 모양에 대한 검사를 수행 할 필요가 없습니다.

dtype=object 제공해도 도움이되지 않습니다. 여전히 동일한 오류가 발생합니다.
그러나 빈 배열을 추가하면이를 방지 할 수 있습니다.

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

1.14.4에 여전히 존재

@ppwwyyxx- 사실, 부분적으로는 사소한 변화가 아니기 때문에 부분적으로는 항상 타격을 입는 것이 아니기 때문에 긴급 성이 상대적으로 낮습니다 (그리고 기여할 시간이 많은 사람들이 없습니다 ...).

그러나 여기서 도움이 될 수있는 것은 원하는 동작이 정확히 무엇인지 명확하게하는 것입니다. @shoyer 는 실제로 원할 경우 dtype=object 를 명시 적으로 요구하고 그렇지 않으면 숫자 또는 문자열 배열로 구문 분석 할 수없는 모든 항목에 대해 TypeError 를 올리라는 오랜 요청도 언급했습니다 (# 5353). 나는 최근에 배열의 요소를 나타내는 목록과 구조화 된 dtype의 요소로 튜플 간의 차이를 엄격하게 적용하는 dtype='structured' 를 유사하게 사용하는 것이 유용한 지 고민해 왔습니다.

누구든지 저에게 무엇을해야하는지에 대한 조언을 보낼 수 있다면 기꺼이 기여할 것입니다. 방금 ctors.c의 관련 코드를 살펴 보았는데, 생성자 논리는 다양한 형태의 입력을 처리해야하므로 상당히 복잡해 보입니다.

같은 호 : # 8330

나는 이것이 # 11601에 의해 고쳐질 것이라고 생각합니다. 편집 : 그렇지 않습니다.

그래서 여기서 일어나는 일은 대략 다음과 같습니다.

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