你可以有一个object dtype的数组，让数组的每个元素都是一个元组，就像这样-

out = np.empty(len(l), dtype=object)
out[:] = l

样品运行-

In [163]: l = [(1,2),(3,4)]

In [164]: out = np.empty(len(l), dtype=object)

In [165]: out[:] = l

In [172]: out
Out[172]: array([(1, 2), (3, 4)], dtype=object)

In [173]: out[0]
Out[173]: (1, 2)

In [174]: type(out[0])
Out[174]: tuple

出于某种原因，如果您正在寻找一行代码，则不能简单地这样做（即使Divakar的答案最终留给您dtype=object）：

np.array([(1,2),(3,4)], dtype=object)

相反，你必须这样做：

np.array([(1,2),(3,4)], dtype="f,f")

"f,f"向数组发出信号，表明它正在接收两个浮点数的元组（或者您可以使用"i,i"来处理整数）。如果你愿意，你可以通过将.astype(object)添加到上一行的末尾来强制转换回一个对象）。

刚刚发现Pandas有办法解决这个问题。您可以使用它们的MultiIndex类来创建元组数组，因为所有pandas Indexes都是 Package 的1-D numpy数组。这就像在元组列表上调用Index构造函数一样简单。

>>> import pandas as pd
>>> tups = [(1, 2), (1, 3)]
>>> tup_array = pd.Index(tups).values
>>> print(type(tup_array), tup_array)
<class 'numpy.ndarray'> [(1, 2) (1, 3)]