Python中创建扁平化一维数组时输出不符合预期的问题求助

嘿，我来帮你搞定这个问题！你遇到的情况是因为np.repeat(3,3)返回的本身就是一个numpy数组，而你指定了dtype="object"，numpy就会把这个数组当作一个单独的对象元素放进最终数组里，导致出现嵌套结构。下面给你几个简单有效的解决办法：

方法1：构造列表时直接展开元素 #

先把np.repeat的结果转换成普通列表，再用解包运算符*把列表元素展开，和其他元素一起组成新列表后转成numpy数组：

import numpy as np
lst_2 = np.array([1, 2, *np.repeat(3, 3).tolist(), 2])
print(lst_2)
# 输出：[1 2 3 3 3 2]

方法2：用numpy的拼接函数组合 #

利用np.concatenate把多个一维数组拼接成一个大的一维数组，这样所有元素都会被统一处理，不会出现嵌套：

import numpy as np
lst_2 = np.concatenate([[1, 2], np.repeat(3, 3), [2]])
print(lst_2)
# 输出：[1 2 3 3 3 2]

方法3：事后展开已有的嵌套对象数组 #

如果已经生成了那个带嵌套的对象数组，也可以通过以下方式展开：

方式A：使用np.hstack #

import numpy as np
lst_2 = np.array([1,2,np.repeat(3,3),2],dtype="object")
lst_2_flattened = np.hstack(lst_2)
print(lst_2_flattened)
# 输出：[1 2 3 3 3 2]

方式B：列表推导式遍历展开 #

import numpy as np
lst_2 = np.array([1,2,np.repeat(3,3),2],dtype="object")
lst_2_flattened = np.array([
    item 
    for element in lst_2 
    for item in (element if isinstance(element, np.ndarray) else [element])
])
print(lst_2_flattened)
# 输出：[1 2 3 3 3 2]

简单总结下：之所以出现嵌套，核心是dtype="object"允许数组存储不同类型的元素，而np.repeat的结果被当成一个对象存入了数组。推荐在构造阶段就用前两种方法避免生成对象数组，这样更符合numpy的使用习惯哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者msci