将不同长度的列表转换为一个numpy数组

问题描述：

我有不同长度的列表列表（例如[[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]），并且想要将它转换为整数数组numpy。我明白numpy多维数组中的'sub'数组必须具有相同的长度。那么，如何将上述例子中的列表转换成numpy这样的[[1, 2, 3, 0], [4, 5, 0, 0], [6, 7, 8, 9]]这种最有效的方式，即用零填充？将不同长度的列表转换为一个numpy数组

答

你可以用np.zeros制作一个numpy数组，并用你的列表元素填充它们，如下所示。

a = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]] 
import numpy as np 
b = np.zeros([len(a),len(max(a,key = lambda x: len(x)))]) 
for i,j in enumerate(a): 
    b[i][0:len(j)] = j

结果

[[ 1. 2. 3. 0.] 
[ 4. 5. 0. 0.] 
[ 6. 7. 8. 9.]]

答

请名单上的一些预处理，通过填充较短的子列表，转换为numpy的阵列之前：

>>> lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [1, 7, 8, 9]] 
>>> pad = len(max(lst, key=len)) 
>>> np.array([i + [0]*(pad-len(i)) for i in lst]) 
array([[1, 2, 3, 0], 
     [4, 5, 0, 0], 
     [1, 7, 8, 9]])

答

这里有一个@Divakar类型的答案：

In [945]: ll = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]] 
In [946]: lens = [len(l) for l in ll]  # only iteration 
In [947]: lens 
Out[947]: [3, 2, 4] 
In [948]: maxlen=max(lens) 
In [949]: arr = np.zeros((len(ll),maxlen),int) 
In [950]: mask = np.arange(maxlen) < np.array(lens)[:,None] # key line 
In [951]: mask 
Out[951]: 
array([[ True, True, True, False], 
     [ True, True, False, False], 
     [ True, True, True, True]], dtype=bool) 
In [952]: arr[mask] = np.concatenate(ll) # fast 1d assignment 
In [953]: arr 
Out[953]: 
array([[1, 2, 3, 0], 
     [4, 5, 0, 0], 
     [6, 7, 8, 9]])

对于大型列表，它有可能更快。但是很难理解和/或重新创建。

Convert Python sequence to NumPy array, filling missing values - Divakar有一篇很好的文章。 itertools.zip_longest也被提及。这可以被引用为重复。

将不同长度的列表转换为一个numpy数组

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