如何将元组列表转换为numpy元组数组？

Question

我有一个像这样的列表：

l=[(1,2),(3,4)]

我想将它转换为一个numpy数组，并保持数组项的类型为元组。

array([(1,2),(3,4)])

但是numpy.array(l)将会给出：

array([[1,2],[3,4)]])

并且项目类型已经从元组改变为numpy.ndarray，然后我指定了项目类型。

numpy.array(l,numpy.dtype('float,float'))

这将会给出：

 array([(1,2),(3,4)])

但是项类型不是元组，而是numpy.void，所以问题是：

 how to convert it to a numpy.array of tuple,not of numpy.void? 

- Alex Luya

Answer 1

您可以拥有一个object dtype的数组，使得数组的每个元素都是一个元组，就像这样 -

out = np.empty(len(l), dtype=object)
out[:] = l

示例运行 -

In [163]: l = [(1,2),(3,4)]

In [164]: out = np.empty(len(l), dtype=object)

In [165]: out[:] = l

In [172]: out
Out[172]: array([(1, 2), (3, 4)], dtype=object)

In [173]: out[0]
Out[173]: (1, 2)

In [174]: type(out[0])
Out[174]: tuple

- Divakar

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为什么这个能运行，但是 np.array([(1,2),(3,4)], dtype=object) 不行？ - SuperCodeBrah

Answer 2

如果你只是想要查找一行代码，由于某些原因，你不能简单地执行以下操作（尽管Divakar的答案最终会给出dtype=object）：

np.array([(1,2),(3,4)], dtype=object)

相反，你必须这样做：

np.array([(1,2),(3,4)], dtype="f,f")

"f,f"表示数组正在接收两个浮点数元组（或者您可以使用"i,i"来表示整数）。如果您想要，您可以通过在上面的行末添加.astype(object)来强制转换回对象。

- SuperCodeBrah

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举个例子，当“ f，f”起作用而object不起作用时：我有一个numpy元组数组，并想要检查每个元组是否存在于另一个元组数组中，使用np.isin()。使用object数组无效，但使用“ f，f”数组有效。 - dylanvanw

Answer 3

刚刚发现pandas有一种方法可以解决这个问题。 您可以使用它们的MultiIndex类来创建元组数组，因为所有pandas索引都包装在1-D numpy数组中。 只需在元组列表上调用Index构造函数即可。

>>> import pandas as pd
>>> tups = [(1, 2), (1, 3)]
>>> tup_array = pd.Index(tups).values
>>> print(type(tup_array), tup_array)
<class 'numpy.ndarray'> [(1, 2) (1, 3)]

- user14487166