python - 如何正确地将嵌套数组（均为 1D）数组重塑为 2D 数组以适合我的 Keras 模型？

Question

我已经更改了我正在处理的项目的数据管道，这导致了一个小问题。我的模型的输入之一（在批处理之前）需要是形状（num_examples，num_features）。但目前，它是一个嵌套数组，如下所示：

data = array([array([ 1172, 41031,   348, ...,     0,     0,     0]),
              array([34145, 19247, 11507, ...,     0,     0,     0]),
              array([ 9223,  2188, 21658, ...,     0,     0,     0]),
              ...
             ]

当我调用 data.shape 时，它​​返回 (915,)。当我调用 data[0].shape 时，它​​返回 (11481,)。但我需要将其转换为一个形状为 (915, 11481) 的数组。

我试过使用 np.reshape 函数，但是我无法让它工作。有人可以建议我如何将这些嵌套数组重塑为一个正确形状的数组吗？先感谢您！

编辑：我通过创建一个空白列表，将每个数组附加到列表中，然后在列表上调用 np.asarray 并且这已经奏效，但是，如果有人有更优雅的解决方案将不胜感激。这是我当前解决方案的代码：

def reshape_sequences(sequences):
    temp = []
    for sequence in sequences:
        temp.append(sequence)
    return np.asarray(temp)

标签： pythonnumpymachine-learningkerasdeep-learning