将Python序列转换为NumPy数组，填充缺失值

Question

将 变长 列表的Python序列隐式转换为NumPy数组会导致该数组属于 object 类型。

v = [[1], [1, 2]]
np.array(v)
>>> array([[1], [1, 2]], dtype=object)

尝试强制使用其他类型将导致异常：

np.array(v, dtype=np.int32)
ValueError: setting an array element with a sequence.

通过使用给定的占位符填充“缺失”值来获取类型为int32的密集NumPy数组的最有效方法是什么？

从我的示例序列中v，如果占位符为0，我想得到类似的结果

array([[1, 0], [1, 2]], dtype=int32)

Answer 1

您可以使用itertools.zip_longest：

import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T
Out: 
array([[1, 0],
       [1, 2]])

注意：对于Python
2，它是itertools.izip_longest。