讨厌的小问题…我一直在愚弄这个玩具示例：
>>> arr = np.array([['one', [1, 2, 3]],['two', [4, 5, 6]]], dtype=np.object)
>>> arr
array([['one', [1, 2, 3]],
['two', [4, 5, 6]]], dtype=object)
我的第一个猜测是：
>>> np.array(arr[:, 1])
array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=object)
但这保留了objectdtype，所以也许这样：
>>> np.array(arr[:, 1], dtype=np.float)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: setting an array element with a sequence.
通常，您可以执行以下操作来解决此问题：
>>> np.array(arr[:, 1], dtype=[('', np.float)]*3).view(np.float).reshape(-1, 3)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: expected a readable buffer object
不过不在这里，这有点令人困惑。显然是数组中的对象是列表这一事实，使之成为现实，因为用元组替换列表是可行的：
>>> np.array([tuple(j) for j in arr[:, 1]],
... dtype=[('', np.float)]*3).view(np.float).reshape(-1, 3)
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
由于似乎没有完全令人满意的解决方案，因此最简单的方法可能是：
>>> np.array(list(arr[:, 1]), dtype=np.float)
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
尽管这不是很有效，但最好采用以下方法：
>>> np.fromiter((tuple(j) for j in arr[:, 1]), dtype=[('', np.float)]*3,
... count=len(arr)).view(np.float).reshape(-1, 3)
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
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