如何将多个ndarray合并为单个数组？np.array转换结果不符的解决办法

你通过np.array(my_list, dtype=object)得到带list(...)标识的输出，核心原因是两个子列表长度不一致（第一行3个元素、第二行2个元素）：

• 当所有子列表长度完全一致时，numpy可自动对齐嵌套维度，直接生成规则的二维字符串数组，输出形态和你的期望完全匹配
• 当子列表长度无法对齐为规则二维结构时，numpy会自动退化为一维对象数组，直接将每个子列表作为单个Python列表对象存入外层数组，最终输出就会带上原生Python列表的list(...)标识，和numpy子数组的展示形态存在差异

通过手动初始化外层对象数组、逐元素赋值转换后的子数组，即可得到目标结构：

1. 导入numpy库
2. 初始化指定形状的空对象数组
3. 逐行将子列表转换为numpy定长字符串数组，赋值到外层数组对应位置

import numpy as np
my_list = [['Hamburg', 'Hanover', 'Leipzig'], ['Leipzig', 'Nuremberg']]
# 初始化形状为(2,)的空对象数组
correct_result = np.empty(shape=(2,), dtype=object)
# 逐行赋值独立的numpy子数组
correct_result[0] = np.array(my_list[0])
correct_result[1] = np.array(my_list[1])

运行上述代码后，correct_result的实际输出为：

[array(['Hamburg', 'Hanover', 'Leipzig'], dtype='<U7')
array(['Leipzig', 'Nuremberg'], dtype='<U9')]

该结构和你给出的期望结构完全匹配，不存在原生Python列表的list(...)标识，每个内层元素都是独立的numpy字符串数组。

补充说明：常规规则二维numpy数组要求所有行长度完全一致，受限于两个子列表的长度差异，无法生成行长度不等的规则二维数组，上述嵌套对象数组结构是唯一能匹配你期望形态的实现方式

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