将一个numpy数组的列表转换成一个numpy数组

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我有一些数据是以 dtype=object 的numpy数组形式存储的，我想提取一列列表并将其转换成numpy数组。这似乎是一个简单的问题，但我发现解决它的唯一方法是把整个东西重铸为一个列表，然后再重铸为一个numpy数组。是否有更多的pythonic方法？

import numpy as np
arr = np.array([[1, ['a', 'b', 'c']], [2, ['a', 'b', 'c']]], dtype=object)
arr = arr[:, 1]
print(arr)
# [['a', 'b', 'c'] ['a', 'b', 'c']]
type(arr)
# numpy.ndarray
type(arr[0])
# list
arr.shape
# (2,)
将数组重铸为dtype=str会产生一个ValueError，因为它试图将每个列表转换为字符串。
arr.astype(str)
# ValueError: setting an array element with a sequence
可以把整个数组重建为一个列表，然后把它投成一个numpy数组，但这似乎是一个迂回的方法。
arr_2 = np.array(list(arr))
type(arr_2)
# numpy.ndarray
type(arr_2[0])
# numpy.ndarray
arr_2.shape
# (2, 3)
有什么更好的方法吗？


           
            
             
              一个对象数组只不过是一个美化的（或贬低的）列表而已。  数组中的元素是指向那些列表对象的指针。  对这样一个数组的大多数操作都涉及到列表迭代。


         
          
           python


         
          
           arrays


         
          
           numpy


         
          
           type-conversion


        
         
          
           
           
            Chris Mueller
           
          
          
           发布于
           
           2016-10-26


          
           
            已采纳


          
           
            
             虽然通过列表的方式比通过
             
              vstack
             
             的方式更快。
            
            In [1617]: timeit np.array(arr[:,1].tolist())
100000 loops, best of 3: 11.5 µs per loop
In [1618]: timeit np.vstack(arr[:,1])
10000 loops, best of 3: 54.1 µs per loop
vstack is doing:
np.concatenate([np.atleast_2d(a) for a in arr[:,1]],axis=0)
一些替代品。
In [1627]: timeit np.array([a for a in arr[:,1]])
100000 loops, best of 3: 18.6 µs per loop
In [1629]: timeit np.stack(arr[:,1],axis=0)
10000 loops, best of 3: 60.2 µs per loop
请记住，对象数组只是包含指向内存中其他地方的列表的指针。  虽然arr的二维性质使得它很容易选择第二列，但arr[:,1]实际上是一个列表的列表。  大多数操作都是这样处理的。  像reshape这样的东西并没有跨越object的边界。


          
           
            
             
              
               
                一种方法是使用叠加操作，如
                
                 
                  np.vstack
                 
                
                -
               
               np.vstack(arr[:, 1])
样品运行-
In [234]: arr
Out[234]: 
array([[1, ['a', 'b', 'c']],
       [2, ['a', 'b', 'c']]], dtype=object)
In [235]: arr[:,1]
Out[235]: array([['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'c']], dtype=object)
In [236]: np.vstack(arr[:, 1])
Out[236]: 
array([['a', 'b', 'c'],
       ['a', 'b', 'c']], 
      dtype='|S1')