>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) 
array([[1, 2], [3, 4]])

我有一个等长的列表。即使在那时，伊格纳西奥·巴斯克斯-艾布拉姆斯的答案对我来说也不奏效。我得到了一个一维numpy数组，它的元素是列表。如果你遇到同样的问题，你可以使用下面的方法

使用numpy.vstack

import numpy as np

np_array = np.empty((0,4), dtype='float')
for i in range(10)
     row_data = ...   # get row_data as list
     np_array = np.vstack((np_array, np.array(row_data)))

就用熊猫吧

list(pd.DataFrame(listofstuff).melt().values)

这只适用于列表的列表

如果你有一个列表的列表的列表，你可能想尝试一些沿着

lists(pd.DataFrame(listofstuff).melt().apply(pd.Series).melt().values)

如果列表的列表包含元素数量不同的列表，那么Ignacio Vazquez-Abrams的答案将不起作用。相反，至少有3种选择:

1)创建数组的数组:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'numpy.ndarray'>

2)创建一个列表数组:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array(x)
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'list'>

3)首先让列表的长度相等:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
length = max(map(len, x))
y=numpy.array([xi+[None]*(length-len(xi)) for xi in x])
y
>>>array([[1, 2, None],
>>>       [1, 2, 3],
>>>       [1, None, None]], dtype=object)

其实很简单:

>>> lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.array(lists)
array([[1, 2],
       [3, 4]])

同样，在搜索将N层嵌套列表转换为N维数组的问题后，我一无所获，所以这里是我的解决方法:

import numpy as np

new_array=np.array([[[coord for coord in xk] for xk in xj] for xj in xi], ndmin=3) #this case for N=3