我尝试在 uproot4 中使用 TLorentz 向量。
但我发现“uproot_methods”模块中的方法现在可以与 Awkward 高级数组一起使用。
错误信息#----------------------------->
Traceback (最近一次调用最后）：文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward/array/base.py”，第 389 行，在 _util_toarray 返回 cls.numpy.frombuffer（值，dtype= getattr(value, "dtype", defaultdtype)).reshape(getattr(value, "shape", -1)) TypeError: a bytes-like object is required, not 'Array'
在处理上述异常的过程中，又出现了一个异常：
回溯（最后一次调用）：文件“anal.py”，第 19 行，在 Electron_T2vec = TVector2Array.from_polar(Electron_pt,Electron_phi) 文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward/ util.py”，第 112 行，在 func_wrapper 换行中，arrays = unwrap_jagged(cls, awkcls, _normalize_arrays(cls, arrays)) 文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward/util. py”，第 84 行，在 _normalize_arrays arrays[i] = cls.awkward.util.toarray(arrays[i], cls.awkward.numpy.float64) 文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site -packages/awkward/util.py”，第 32 行，在 toarray 中返回尴尬.array.base.AwkwardArray._util_toarray(value, defaultdtype, passthrough=passthrough) 文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site -packages/awkward/array/base.py”，第 394 行，在 _util_toarray 中返回 cls.numpy。数组（值，复制=假）文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward1/highlevel.py”，第 1310 行，在数组
返回尴尬1._connect._numpy.convert_to_array（self._layout，args，kwargs）文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward1/_connect/_numpy.py”，第16行，在convert_to_array 输出 = 尴尬1.operations.convert.to_numpy(layout, allow_missing=False) 文件“/home/jwkim/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/awkward1/operations/convert.py”，第 313 行，在 to_numpy return to_numpy(array.toRegularArray(), allow_missing=allow_missing) ValueError: in ListOffsetArray64, cannot convert to RegularArray because subarray lengths are not regular
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似乎“uproot_method”只支持笨拙的.array.jagged.JaggedArray。
有没有其他方法可以在 uproot4 （尴尬的高级数组）中使用 TLorentz 向量？
我正在尝试将此基于 uproot3 和笨拙0 的代码转换为基于 uproot4 和笨拙1 的代码。
https://github.com/JW-corp/J.W_Analysis/blob/main/Uproot/anal.py
谢谢你！