如何实现np.array兼容np.matrix的字符串快速初始化二维数组功能？

解决方案 #

方案1：快速过渡写法（一行代码适配） #

直接复用np.matrix的字符串解析能力后转np.array，临时使用不需要额外写代码：

import numpy as np
arr = np.array(np.matrix("1, 1+1j, 0; 0, 1j, 0; 0, 0, 1"))

输出结果：

array([[1.+0.j, 1.+1.j, 0.+0.j],
       [0.+0.j, 0.+1.j, 0.+0.j],
       [0.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j]])

如果介意np.matrix的弃用警告，可以加一行过滤警告的代码，或者使用下面的纯自定义实现方案。

方案2：自定义封装函数（无弃用风险） #

可以写一个轻量工具函数，完全不依赖np.matrix实现相同的字符串初始化逻辑，你可以把这段代码放到你的Python交互式环境启动脚本里，平时当计算器用直接调用即可：

import numpy as np
# 可选：用ast.literal_eval替代eval更安全，避免恶意代码执行风险，自己日常使用可忽略
import ast

def arr(s: str, dtype=None):
    rows = [row.strip() for row in s.split(';') if row.strip()]
    data = []
    for row in rows:
        elems = [ast.literal_eval(elem.strip()) for elem in row.split(',') if elem.strip()]
        data.append(elems)
    return np.array(data, dtype=dtype)

调用示例：

arr("1, 1+1j, 0; 0, 1j, 0; 0, 0, 1")

输出和上述方案一致，支持整数、浮点数、复数等各类数值写法，和原np.matrix的字符串解析体验基本对齐。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Meowf