如何建立具有特定資料類型的密集 NumPy 陣列並從可變長度清單序列中填充缺失值？

在NumPy 數組轉換中填充缺失值

將可變長度列表的Python 序列轉換為NumPy 數組時，生成的數組通常由於清單的長度不同，因此採用物件資料類型。強制執行特定的資料類型，例如 int32，可能會導致錯誤。

為了有效取得具有特定資料類型和填充缺失值的密集 NumPy 數組，可以使用 itertools 模組。具體來說，zip_longest 函數可用於使用佔位符值填入清單。

例如，給定序列v:

v = [[1], [1, 2]]

建立一個以零作為密集int32 陣列佔位符：

<code class="python">import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T</code>

此程式碼產生：

array([[1, 0],
       [1, 2]])

，其中原始序列中的缺失值以零填充。值得注意的是，對於 Python 2，要使用的函數是 itertools.izip_longest。

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