如何在Python中将含numpy数组的列表转换为一维object数组？

问题说明 #

你有一个包含多个形状一致的numpy数组的列表：

import numpy as np
# 示例输入列表
boxs = [
    np.array([1145,  330, 1205,  364], dtype=np.int64),
    np.array([1213,  330, 1247,  364], dtype=np.int64),
    np.array([ 883,  377, 1025,  412], dtype=np.int64),
    np.array([1038,  377, 1071,  404], dtype=np.int64),
    np.array([1085,  377, 1195,  405], dtype=np.int64),
    np.array([1210,  377, 1234,  405], dtype=np.int64)
]

期望得到元素为子数组的一维object类型数组：

array([array([1145,  330, 1205,  364], dtype=int64),
       array([1213,  330, 1247,  364], dtype=int64),
       array([883,  377, 1025,  412], dtype=int64),
       array([1038,  377, 1071,  404], dtype=int64),
       array([1085,  377, 1195,  405], dtype=int64),
       array([1210,  377, 1234,  405], dtype=int64)], dtype=object)

但直接使用np.array(art)会生成二维数组，不符合需求。

问题原因 #

当列表中所有子数组形状一致时，numpy会自动将它们堆叠成多维数组，而非保留每个子数组作为独立的对象元素。

解决方案 #

方法1：显式指定dtype=object #

创建数组时明确指定类型为object，阻止numpy自动堆叠：

art = []
for i in boxs:
    art.append(np.array(i, dtype=np.int64))
# 关键：指定dtype=object
new_ary = np.array(art, dtype=object)

方法2：初始化空object数组再填充 #

若需要更灵活的控制，可先创建空的一维object数组，再逐个填入子数组：

art = []
for i in boxs:
    art.append(np.array(i, dtype=np.int64))
# 初始化长度为列表长度的一维object数组
new_ary = np.empty(len(art), dtype=object)
# 逐个填充子数组
for idx, sub_arr in enumerate(art):
    new_ary[idx] = sub_arr

验证结果 #

执行后可通过以下命令确认结果符合要求：

print(new_ary.dtype)  # 输出：object
print(new_ary.shape)  # 输出：(6,)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Laxmi