python - 如何将 numpy 数组的 dtype 更改为 'object' ？

Question

我的目标是做到这一点:

weights[1][0][0] = some_object(1)

但是它抛出了这个错误:

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'some_object'

因此我想将数据类型更改为“object” 在我的代码中我有权重。它们看起来像这样:

>>> print(weights)
[ array([[-2.66665269,  0.        ],
   [-0.36358187,  0.        ],
   [ 1.55058871,  0.        ],
   [ 3.91364328,  0.        ]])
  array([[ 0.],
   [ 0.]])]

我想将weights[1][0][0]更改为一个对象。我指的是 0:

[ array([[-2.66665269,  0.        ],
   [-0.36358187,  0.        ],
   [ 1.55058871,  0.        ],
   [ 3.91364328,  0.        ]])
  array([[ 0.],                        #this zero right here
   [ 0.]])]

我想将 0 转换为 some_object(1)。所以我将数据类型更改为“对象”，但它仍然是 float 的!

>>> weights=np.array(weights,dtype='object')
>>> weights.dtype
object
>>> weights[1].dtype
float64
>>> weights[1][0].dtype
float64
>>> weights[1][0][0].dtype
float64

所以现在我尝试:

>>> weights[1].dtype='object'
TypeError: Cannot change data-type for object array.

还有这个

>>> weights[1][0].dtype='object'
TypeError: Cannot change data-type for object array.

所以现在我不能这样做:

weights[1][0][0] = some_object(1)
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'object'

因为数据类型不正确。如何更改数据类型？

编辑:我找到了答案。

weights[1] = weights[1].tolist()
weights[1][0][0] = some_object(1)
....
weights=np.array(weights) 

Answer 1

让我们确保我们理解您的出发点:

In [7]: weights
Out[7]: 
[array([[-2.66665269,  0.        ],
        [-0.36358187,  0.        ],
        [ 1.55058871,  0.        ],
        [ 3.91364328,  0.        ]]), array([[ 0.],
        [ 0.]])]
In [8]: len(weights)
Out[8]: 2
In [9]: weights[0]
Out[9]: 
array([[-2.66665269,  0.        ],
       [-0.36358187,  0.        ],
       [ 1.55058871,  0.        ],
       [ 3.91364328,  0.        ]])
In [10]: weights[0].dtype
Out[10]: dtype('float64')
In [11]: weights[0].shape
Out[11]: (4, 2)

In [13]: weights[1]
Out[13]: 
array([[ 0.],
       [ 0.]])
In [14]: weights[1].dtype
Out[14]: dtype('float64')
In [15]: weights[1].shape
Out[15]: (2, 1)

这是一个 2 项列表，包含两个数组。两者都是二维 float 。

首先将整个列表包装在一个对象数组中:

In [16]: duh =np.array(weights,dtype='object')
In [17]: duh
Out[17]: 
array([ array([[-2.66665269,  0.        ],
       [-0.36358187,  0.        ],
       [ 1.55058871,  0.        ],
       [ 3.91364328,  0.        ]]),
       array([[ 0.],
       [ 0.]])], dtype=object)

这是一个 2 元素数组，形状 (2,)。但它不会改变元素的性质。还有一个潜在的问题 - 如果元素数组具有相同的形状，它将创建一个 3d 对象数组。

这不是更改数组数据类型的正确语法。 dtype 不是可写的属性。

weights[1].dtype='object'

我们可以使用astype来代替:

In [19]: weights[1].astype(object)
Out[19]: 
array([[0.0],
       [0.0]], dtype=object)
In [20]: weights[1]=weights[1].astype(object)
In [21]: weights
Out[21]: 
[array([[-2.66665269,  0.        ],
        [-0.36358187,  0.        ],
        [ 1.55058871,  0.        ],
        [ 3.91364328,  0.        ]]), array([[0.0],
        [0.0]], dtype=object)]

它创建了一个新数组，我们将其写回到原始列表中。

现在我可以更改第二个数组的元素

In [22]: weights[1][0,0]=None
In [23]: weights
Out[23]: 
[array([[-2.66665269,  0.        ],
        [-0.36358187,  0.        ],
        [ 1.55058871,  0.        ],
        [ 3.91364328,  0.        ]]), array([[None],
        [0.0]], dtype=object)]

玩这样的游戏时，您必须注意数组和列表的位置。并注意数组的形状和数据类型。不要盲目索引并希望得到最好的结果。显示/打印这些属性，或者整个数组(如果不是太大)。