高效地将可变长度 Python 序列转换为密集 NumPy 数组
将 Python 序列转换为 NumPy 数组非常简单。但是，在处理可变长度列表时，隐式转换会产生对象类型的数组，这可能不是最佳的。此外，强制执行特定的数据类型可能会导致异常。
此问题的一个有效解决方案是使用 itertools.zip_longest 函数。通过利用 zip_longest，我们可以轻松创建一系列元组，其中使用占位符值填充缺失值。通过转置结果列表，可以获得所需数据类型的密集 NumPy 数组。
例如，考虑序列 v = [[1], [1, 2]].
<code class="python">import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T
Out:
array([[1, 0],
[1, 2]])</code>此处，填充值 0 用于填充较短列表中的缺失值。
为了兼容 Python 2，请改用 itertools.izip_longest。这种方法非常高效，并提供了一种将可变长度 Python 序列转换为密集 NumPy 数组的简单方法，确保类型安全和最佳性能。
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