将Python序列转换为NumPy数组，填充缺失值

Python 序列的隐式转换可变长度列表到 NumPy 数组中导致数组的类型object.

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

尝试强制另一种类型将导致异常：

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

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

从我的样本序列来看v，如果 0 是占位符，我想要得到这样的东西

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

您可以使用itertools.zip_longest https://docs.python.org/3.4/library/itertools.html#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 https://docs.python.org/2/library/itertools.html#itertools.izip_longest.