Numpy: Enh: Функция создания массива объектов

Как обсуждалось в выпуске № 5303, в настоящее время невозможно создавать массивы объектов dtype, содержащие последовательности одинаковой длины, поскольку последовательность автоматически считывается как элементы массива. Есть предложение делать это только для списков, но это будет серьезным нарушением обратной совместимости и потребует длительного периода устаревания.

Другой подход состоял бы в том, чтобы явно иметь функцию для создания массивов с объектом dtype. Возможно, это можно было бы назвать «objectarray». По умолчанию эта функция принимает последовательность и рассматривает каждый элемент последовательности как элемент в массиве одномерных объектов.

Однако функция может иметь необязательный аргумент «ndim» или «depth», который можно использовать для указания того, сколько уровней последовательности следует считать частью массива. По умолчанию это значение равно 0 (учитывается только самый внешний уровень). Это вызовет исключение, если размеры не совпадают.

Обратите внимание, что этот подход не является взаимоисключающим с альтернативным, но имеет то преимущество, что он не нарушит обратную совместимость.

Так, например:

>>> arr = objectarray([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))])
>>> arr
array([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))], dtype=object)
>>> arr.shape
(2,)

>>> arr = objectarray([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))], depth=1)
>>> arr
array([[(1, 2, 3), (4, 5, 6)],
       [(7, 8, 9), (10, 11, 12)]], dtype=object)
>>> arr.shape
(2, 2)

>>> arr = objectarray([((1, 2, 3), (4, 5, 6)), ((7, 8, 9), (10, 11, 12))], depth=2)
>>> arr
array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]],

       [[7, 8, 9],
        [10, 11, 12]]], dtype=object)
>>> arr.shape
(2, 2, 3)