NumPy中np.vstack触发FutureWarning非序列传参问题解决方法

你触发该FutureWarning的直接原因是：传给np.vstack的入参{tuple(row) for row in b}是集合（set）类型，属于NumPy 1.16版本起标记为不再支持的非序列可迭代对象。
NumPy早期版本会隐式遍历生成器、集合这类非序列可迭代对象完成数组堆叠，但从1.16版本开始官方明确约束：np.vstack（以及同系列的np.hstack/np.stack等堆叠接口）的待堆叠对象必须是列表、元组这类明确的序列类型，针对非序列可迭代对象的隐式兼容会在后续大版本中移除，届时同样的代码会直接抛出类型错误而非警告。
额外注意：你当前使用的集合生成式除了触发警告外，还存在逻辑风险——集合本身是无序、自动去重的，如果你的协方差计算逻辑需要保留所有原始样本行、维持原有行顺序，直接用集合会导致样本丢失、顺序错乱，直接造成协方差计算结果错误。

根据你的实际业务逻辑选对应改法即可：

• 若场景为常规协方差计算，需要保留全部原始行、不做去重：直接将集合生成式替换为列表生成式，完全符合NumPy入参规范，无版本兼容问题：

# 替换原有触发警告的代码行
a = np.vstack([tuple(row) for row in b])

• 若你确实需要先对行去重再做堆叠：不要直接将集合传入np.vstack，先显式将集合转换为列表/元组这类序列类型再传入：

unique_row_set = {tuple(row) for row in b}
# 显式转列表后传入，消除警告
a = np.vstack(list(unique_row_set))

注意：集合本身无序，如果去重后需要固定行顺序保证计算结果可复现，不要直接使用原生set做去重，建议替换为有序去重逻辑（比如记录已出现行的字典、或者用np.unique接口做去重）。

由于该段代码位于calc_cov_beta4及其嵌套的get_covariance_function4_std协方差计算逻辑中，修改完成后建议做两项校验避免逻辑偏差：

• 打印堆叠后数组a的shape，确认行数、列数和预期一致，没有出现非预期的行丢失
• 用固定输入的测试用例对比修改前后的协方差计算输出，确认结果符合预期

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Goodness