如何将astropy Table列表转换为元素为Table对象的numpy数组

问题原因 #

默认调用np.array()/np.asarray()时，numpy会自动推断输入序列的元素类型，同时尝试迭代拆解可迭代对象的内部结构。astropy.Table实现了行迭代协议，所以会被直接拆分为结构化数组，无法保留原Table对象。

内置实现方案 #

numpy本身已经支持该需求，不需要手动写循环赋值，只要在调用np.array()时显式指定dtype=object即可，numpy会跳过自动类型推断和元素拆解逻辑，直接将每个Table作为独立对象存入数组：

import numpy as np
from astropy.table import Table

t1 = Table({'a': [1,2,3], 'b':[4,5,6]})  
t2 = Table({'a': [7,8,9], 'b':[10,11,12]})
mylist = [t1, t2]

# 一行代码实现需求，效果和你手动循环的方案完全等价
myarray = np.array(mylist, dtype=object)

如果需要兼容非列表的输入场景，可以简单加一层判断：

myarray = np.array(mylist, dtype=object) if isinstance(mylist, list) else mylist

内容的提问来源于stack exchange，提问作者2PiOmega