Wie konvertiere ich eine Liste von Listen in ein NumPy-Array?

DDD
Freigeben: 2024-10-20 13:01:30
Original
564 Leute haben es durchsucht

How to Convert a List of Lists into a NumPy Array?

Liste von Listen in Numpy-Array konvertieren

Bei der Arbeit mit Python kann es vorkommen, dass Sie Datenstrukturen wie Listen in konvertieren müssen NumPy-Arrays. Insbesondere beim Umgang mit einer Liste von Listen besteht das Ziel darin, diese in ein NumPy-Array umzuwandeln, in dem jede Zeile eine der Unterlisten darstellt und Elemente aus dieser Unterliste als Einträge in dieser Zeile vorliegen.

Lösung

Um diese Konvertierung zu erreichen, ziehen Sie die folgenden Optionen in Betracht:

1. Array von Arrays

Wenn die Unterlisten unterschiedliche Längen haben, erstellen Sie ein Array von Arrays:

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])</code>
Nach dem Login kopieren

2. Array von Listen

Alternativ können Sie ein Array von Listen erstellen:

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array(x)</code>
Nach dem Login kopieren

3. Unterlisten auffüllen

Wenn Sie ein Array wünschen, in dem alle Zeilen die gleiche Länge haben, machen Sie zunächst die Unterlisten gleich lang:

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
length = max(map(len, x))
y = numpy.array([xi + [None] * (length - len(xi)) for xi in x])</code>
Nach dem Login kopieren

Durch die Implementierung dieser Methoden können Sie erfolgreich konvertieren eine Liste von Listen in ein NumPy-Array, um weitere numerische Operationen und Datenanalysen zu erleichtern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich eine Liste von Listen in ein NumPy-Array?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage
Über uns Haftungsausschluss Sitemap
Chinesische PHP-Website:Online-PHP-Schulung für das Gemeinwohl,Helfen Sie PHP-Lernenden, sich schnell weiterzuentwickeln!