numpy 在Python中使用Nan从不同大小的列表中创建数组并填充空白[replicate]

jk9hmnmh 于 2023-03-18 发布在 Python

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Convert Python sequence to NumPy array, filling missing values（8个答案）
Convert list of lists with different lengths to a numpy array [duplicate]（3个答案）
昨天关门了。
假设我有一个列表的列表，它们可以有不同的大小：

arr=list([[0. , 1.5, 3. , 0. , 1.5],[0. , 1.5, 3. ],[0., 1.33, 2.67, 4. ]])

我想让这个数组numpy兼容，并根据最大长度创建一个填充数组，然后用Nan填充空白：

arr_filled=list([[0. , 1.5, 3. , 0. , 1.5],[0. , 1.5, 3.,None,None ],[0., 1.33, 2.67, 4.,None ]])

我目前的方法是用map(len, arr)来计算每个列表的长度，然后循环遍历列表并添加None，直到它们的大小都相同，有没有更快更干净的方法来做到这一点？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75762177/making-an-array-from-lists-of-different-sizes-and-filling-the-gaps-with-nan-in-p

1条答案

按热度按时间

zbdgwd5y1#

您可以使用itertools.zip_longest：

from itertools import zip_longest

arr = [[0.0, 1.5, 3.0, 0.0, 1.5], [0.0, 1.5, 3.0], [0.0, 1.33, 2.67, 4.0]]

arr_filled = [list(tpl) for tpl in zip(*zip_longest(*arr))]
print(arr_filled)

图纸：

[[0.0, 1.5, 3.0, 0.0, 1.5], [0.0, 1.5, 3.0, None, None], [0.0, 1.33, 2.67, 4.0, None]]

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