如何用Python将numpy数组元素转换为带索引的枚举元组？

问题原因 #

你原来的写法存在两个问题：

1. lambda语法错误，正确的写法应该是lambda x: tuple(enumerate(x))，你漏了参数定义和冒号
2. numpy默认会将返回的元组序列自动转换为数值类型的多维数组，不会保留元组结构，需要显式指定数组的dtype为object才能保留元组类型

解决方法 #

方法1：简洁列表推导式实现（可读性高，适合中小规模数组） #

import numpy as np

arr = np.array([[2, 4, 1], [3, 4, 2], [3, 6, 1]])
res = np.array([[(j, val) for j, val in enumerate(row)] for row in arr], dtype=object)
print(res)

输出结果完全符合你的预期：

array([[(0, 2), (1, 4), (2, 1)],
       [(0, 3), (1, 4), (2, 2)],
       [(0, 3), (1, 6), (2, 1)]], dtype=object)

方法2：基于numpy原生操作的实现（适合大规模数组，性能更高） #

# 生成和原数组同形状的列索引数组
col_idx = np.broadcast_to(np.arange(arr.shape[1]), arr.shape)
# 沿最后一维堆叠索引和原数组，再将每个位置的两个元素转为元组
res = np.apply_along_axis(tuple, -1, np.dstack([col_idx, arr]))

方法3：修改你原来的apply_along_axis写法 #

只要在返回后显式转为object类型即可：

res = np.apply_along_axis(lambda x: [tuple(i) for i in enumerate(x)], 1, arr).astype(object)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16622708