如何将(k,n,m)形NumPy ndarray转为长度k的object数组，元素为(n,m)形数组

有好几种更简洁的实现方式，不需要手动写for循环：

方法1：一行极简实现 #

直接把数组沿第一维拆解后构造object类型数组即可：

import numpy as np
A = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4)
B = np.array([*A], dtype=object)

输出结果和你原有代码完全一致。

方法2：大数组场景更高效的实现 #

如果k值非常大，不想生成中间列表占用额外内存，可以直接给预先创建的空object数组批量赋值，两行搞定：

B = np.empty(A.shape[0], dtype=object)
B[:] = list(A)

这里list(A)会自动沿着A的第一个轴迭代，返回每个(n,m)维度的子数组，批量赋值给B的每个位置，等价于你原来的for循环逻辑，底层是NumPy优化过的操作，比手写循环效率更高。

注意避坑 #

不要直接写np.array(A, dtype=object)，这种写法得到的仍然是3维数组，每个元素是object类型的整数，不是你要的每个元素为二维图像数组的1维object数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者royk