使用包含数组的单个结构化元素创建数组

如何解决使用包含数组的单个结构化元素创建数组

我有这样的dtype：

>>> dt = np.dtype([('x',object,3)])
>>> dt
dtype([('x','O',(3,))])

一个名为“ x”的字段，包含三个指针。我想用这种类型的单个元素构造一个数组：

>>> a = np.array([(['a','b','c'])],dtype=dt)
>>> b = np.array([(np.array(['a','c'],dtype=object))],dtype=dt)
>>> c = np.array((['a','c']),dtype=dt)
>>> d = np.array(['a',dtype=dt)

>>> e = np.array([([['a','c']])],dtype=dt)

所有这五个语句都会产生相同的错误结果：

array([[(['a','a','a'],),(['b','b'],(['c','c',)]],dtype=[('x',))])

如果我尝试删除内部列表/数组，则会出现错误：

>>> f = np.array([('a','c')],dtype=dt)
ValueError: could not assign tuple of length 3 to structure with 1 fields.

发生相同的错误

>>> g = np.array(('a','c'),dtype=dt)

我已经用尽所有可能的组合尝试。我寻找的结果是

 array([(['a',)],))])

如何创建一个具有指定dtype元素的数组？

到目前为止，我发现的唯一方法是手动分配：

z = np.empty(1,dtype=dt)
z['x'][0,:] = ['a','c']

OR

z[0]['x'] = ['a','c']

对于np.array应该可以立即使用的东西来说，这似乎是不必要的解决方法。

解决方法

In [44]: dt = np.dtype([('x',object,3)])   # corrected
In [45]: dt
Out[45]: dtype([('x','O',(3,))])
In [46]: np.empty(3,dt)
Out[46]: 
array([([None,None,None],),([None,)],dtype=[('x',))])
In [47]: np.array([(['a','b','c'],dt)
Out[47]: array([(['a',))])

输入格式应与输出格式匹配。

In [48]: arr = np.empty(3,dt)
In [49]: arr['x']
Out[49]: 
array([[None,[None,None]],dtype=object)
In [50]: arr['x'][0]
Out[50]: array([None,dtype=object)
In [51]: arr['x'][0] = ['a','c']
In [52]: arr
Out[52]: 
array([(['a',))])