如何无循环提取numpy嵌套object数组各子数组的指定位置元素

• 你的写法arr2[::][0, 0]是逐次执行索引：arr2[::]会返回和原arr2完全一致的视图，后续的[0,0]实际是取整个数组第一行第一列的单个3x3子数组，自然无法得到所有子数组的对应元素。
• 你使用的是dtype=object的numpy数组，这类数组存储的是独立的Python对象（此处为独立的numpy子数组），常规numpy切片不会自动遍历每个对象执行内部索引操作。

方案1：短代码快速实现 #

用np.vectorize包装元素提取逻辑，自动遍历所有子数组取值：

import numpy as np
# 向量化包装取子数组[0,0]元素的逻辑
vec_extract = np.vectorize(lambda x: x[0, 0], otypes=[complex])
arr3 = vec_extract(arr2).reshape(-1, 1)

方案2：高性能方案（适合大规模数据） #

如果所有子数组形状、类型完全一致，先将object数组转为高维普通数值数组，再用高维索引直接取值，性能远高于方案1：

import numpy as np
# 转为形状为(2,2,3,3)的普通复数数组
high_dim_arr = np.array(arr2.tolist())
# 提取所有子数组[0,0]位置元素，调整为目标形状
arr3 = high_dim_arr[..., 0, 0].reshape(-1, 1)

两种方案执行后得到的arr3都符合你要求的输出格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cenzo