内容

16799*93のcsvデータをlistに入れてからnumpyに変換したいと思っていて
前まではtrainData = np.array(trainData, dtype='float64')で変換できていたのですが、
同じサイズでデータの形式を少し変えて同じことをやった結果
setting an array element with a sequence.が出て変換ができませんでした。
前のデータと新しいデータでの違いは新しいほうが負の数があるというだけで、他は何も変わりません。

環境

Python 3.6.9
Google Colab上で動かしてます。

試したこと

trainData = np.array(trainData, dtype='float64')のdtype='float64を無くしたら変換ができたので、中身のタイプを見てみると、

python
1print(type(trainData))
2print(type(trainData[0]))

<class 'numpy.ndarray'>
<class 'list'>

となり、外側はnumpy配列で中身がlistのままになってしまいます。

中身がlistになるのを防ぐためにtrainData = np.array([np.array(i, dtype='float16') for i in trainData])で変換したところ

<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>

タイプはしっかりとnumpy配列になっているのですが、
trainData.shapeをしても結果が(16799,)になり、中身のほうの要素数が表示されません
trainDataよりもデータ数が少ないtestDataの配列(4221*92)ではなんの問題もなく変換されます。

python
1print(type(testData))
2print(type(testData[0]))
3print(testData.shape)

<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>
(4221, 92)

trainDataのtestDataの中身のデータは多少のずれはありますが、ほぼ同じデータ構造です。

データの見本

'0.3263637102277253', '0.010287768494906022', '0.1293394133795179', '-0.5175783625941922', '-0.01039598923690995', '-0.42439811440649905', '-0.33100281289208394', '-0.01555237483226286'

このようなデータが横に92個あり、それが約17000個あります。