So konvertieren Sie NumPy-Arrays in Python-Listen: tolist() vs. list()?

Susan Sarandon
Freigeben: 2024-10-26 18:21:02
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How to Convert  NumPy Arrays to Python Lists: tolist() vs. list()?

Konvertieren von NumPy-Arrays in Python-Listen: Ein einfacher Ansatz

Bei der Arbeit mit Datenmanipulation ist es oft notwendig, Datentypen für die Analyse oder zu konvertieren Integration in andere Tools. Eine häufige Konvertierung ist die Umwandlung von NumPy-Arrays in Python-Listen. NumPy-Arrays bieten leistungsstarke numerische Operationen, während Listen Flexibilität und Kompatibilität mit verschiedenen Python-Modulen bieten.

Die einfache Lösung: Verwenden von tolist()

Um ein NumPy-Array mühelos zu konvertieren In eine Python-Liste können Sie sich auf die praktische Methode tolist() verlassen. Diese Methode dient dazu, die Werte aus dem NumPy-Array zu extrahieren und sie als Liste darzustellen, wobei die ursprüngliche Anordnung erhalten bleibt.

>>> import numpy as np
>>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).tolist()
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
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NumPy-Datentypen beibehalten

Von Standardmäßig konvertiert tolist() die NumPy-Array-Werte in Python-Typen, was möglicherweise zu einem Verlust an Datengenauigkeit führt. Wenn die Beibehaltung der NumPy-Datentypen von entscheidender Bedeutung ist, sollten Sie stattdessen die Verwendung der list()-Methode in Betracht ziehen. Dieser Ansatz erstellt eine Liste von NumPy-Skalaren und stellt so die Beibehaltung von Datentypen sicher.

Zusätzliche Überlegungen

  • Datentransformation: tolist( ) ändert das ursprüngliche NumPy-Array nicht.
  • Datentypen: list() konvertiert die NumPy-Array-Werte nicht in Python-Typen und behält ihre ursprüngliche Datendarstellung bei.
  • Genauigkeitserhaltung:list() eignet sich, wenn die Genauigkeit der NumPy-Werte wesentlich ist, während tolist() bevorzugt wird, wenn die Daten für nicht-numerische Zwecke bestimmt sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo konvertieren Sie NumPy-Arrays in Python-Listen: tolist() vs. list()?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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