将列表强制转换为NumPy数组时_如何处理长度不一致的子列表？

将列表强制转换为数组时遇到难题？

在尝试将列表中的数据转换为 numpy 数组时，可能会遇到“设置数组元素时遇到序列。请求的数组在 2 个维度的后面具有不均匀形状。检测到的形状为 (20, 15) + 不均匀部分。”的错误消息。

这通常表明列表中的子列表长度不一致或包含不同类型的数据。为了解决这个问题，需要确保所有子列表都具有相同的长度并包含兼容的数据类型。

调整代码以处理不均匀列表：

import numpy as np# 获取子列表长度：lengths = [len(inner_list) for inner_list in props]# 最大长度：max_length = max(lengths)# 使用 none 填充较短的列表：padded_props = [inner_list + [none] * (max_length – len(inner_list)) for inner_list in props]# 转换为 numpy 数组：try: np_props = np.array(padded_props)except exception as e: print(f"an error occurred: {e}")

这段经过调整的代码：

获取每个子列表的长度列表。使用最大长度更新所有子列表的长度。使用 none 填充较短的子列表。尝试将填充后的列表转换为 numpy 数组。

输出：

[[1 2 3 {‘a’: 1, ‘b’: 2} None] [4 5 6 7 {‘c’: 3, ‘d’: 4}] [8 9 10 None None]]

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