如何将numpy数组转换为元素为元组的numpy数组

你可以根据使用场景选择以下两种实现方式： #

方案1：Numpy原生向量化实现（大数据量优先） #

直接通过向量化运算构造第二列，再拼接为目标结构，性能远高于循环类操作：

import numpy as np

# 原始数组
origin_arr = np.array([1, 2, 3])
# 拼接原始数组和其平方数组，得到(3,2)形状的数组
result = np.column_stack((origin_arr, origin_arr ** 2))

# 如果你需要数组元素严格为元组类型，可追加以下代码转换为结构化数组
result_with_tuple = result.view(dtype=[('col1', int), ('col2', int)]).reshape(-1)

输出验证：

• 普通拼接结果result打印内容：

array([[1, 1],
       [2, 4],
       [3, 9]])

• 结构化数组result_with_tuple打印内容：

array([(1, 1), (2, 4), (3, 9)], dtype=[('col1', '<i4'), ('col2', '<i4')])

方案2：列表推导式实现（小数据量灵活适配） #

如果后续需要修改第二列的计算逻辑，小数据量下用列表推导式写起来更简单：

import numpy as np

origin_arr = np.array([1, 2, 3])
result = np.array([(x, x**2) for x in origin_arr])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Galen BlueTalon