VisibleDeprecationWarningについて（ジャグ配列からndarrayオブジェクトを生成するのが非推奨な理由は？）

Question

numpyでジャグ配列を生成した際、下記の警告が出ます。

「ジャグ配列からndarrayオブジェクトを生成するのは非推奨。やりたいなら、'dtype=object'を宣言して。」ということですが、
なぜ非推奨でしょうか。
具体的に、どのような弊害が想定されるのでしょうか。

詳しい方、教えてください。

//警告の内容
VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. 
If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray

import numpy as np

a_object = np.array([[1], [1,2], ['one']])

print(a_object)
//[list([1]) list([1, 2]) list(['one'])]

print(a_object.dtype)
//object
      
print(type(a_object[0]))
print(type(a_object[1]))
print(type(a_object[2]))
//<class 'list'>
//<class 'list'>
//<class 'list'>

Answer 1

[[1,4], [1,2], [5,6]]

というように次元が揃った（上の例では、いずれも１次元が２要素）配列の配列を作ろうとしている）ものなら、

[ [1,4],
  [1,2],
  [5,6] ]

というように、きれいな二次元配列を作れますので素直にndarrayに入れられますが、

質問の例だと

[ [1],  // おい！１次元目の第２要素が無いじゃん！
  [1,2], 
  ['one'] // これも、１次元目の第２要素が無いじゃん！ ]

というように、ndarrayのように綺麗にデータが入った配列にならないです。

ネストした配列で、内側の要素の数が一定でない事を許容するジャグ配列を使用する必要がある場合があるのは判りますが、それはndarrayにするのにそぐわないという意味で非推奨なのだと思います。

Comments

[koyamashinji]

ご回答有難うございます。
丁寧な説明で大変わかりやすく、参考にさせていただきます。

Answer 2

Numpyは多次元の数値計算が簡単高速に出来ることが特徴です。しかし各次元毎にサイズや型が揃っていることが前提です。そのためサイズや型が揃っていない場合はobjectとしてNumpyの操作からは隠蔽してしまうことが、推奨されます。

公式でのコメント　NEP 34 — Disallow inferring dtype=object from sequences
意訳「Numpyに対するこんな使い方、わざとではなく間違えている可能性が高いから、警告ではなくエラーにしちまえ」

上記はAcceptedになっていますので、今後のNumpyではエラーになるでしょう。

Comments

[koyamashinji]

ご回答いただき誠に有難うございました。参考にさせていただきます。
リンクのように、公式に意見することもできるんですね（初めて知りました）。