So konvertieren Sie eine Matrix in eine Liste in Python

Dieses Mal zeige ich Ihnen, wie Sie eine Matrix in eine Liste in Python konvertieren. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen für die Konvertierung einer Matrix in eine Liste in Python? .

Dieser Artikel stellt hauptsächlich einige Funktionen in Pythons Numpy-Bibliothek vor und erstellt ein Backup für eine einfache Suche.

(1) Funktion zum Konvertieren einer Matrix in eine Liste: numpy.matrix.tolist()

Listenliste zurückgeben

Beispiele

>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6, 7],
  [ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.tolist()
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]

(2) Funktion zum Konvertieren eines Arrays in eine Liste: numpy.ndarray.tolist()

Hinweise: (Arrays können rekonstruiert werden)

Das Array kann neu erstellt werden, a=np.array(a.tolist()).

Beispiele

>>>

>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]

(3) numpy.mean() berechnet den Mittelwert einer Matrix oder eines Arrays:

Beispiele

>>>

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求均值
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) #对每一列求均值
array([ 2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) #对每一行求均值
array([ 1.5, 3.5])

(4) numpy.std() berechnet eine Matrix oder ein Array Die Standardabweichung von:

Beispiele

>>> (5) numpy.newaxis fügt dem Array eine Dimension hinzu:

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求标准差 
>>> np.std(a)
1.1180339887498949
>>> np.std(a, axis=0) #对每一列求标准差
array([ 1., 1.])
>>> np.std(a, axis=1) #对每一行求标准差
array([ 0.5, 0.5])

Beispiele:

(6) numpy.random.

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #先输入3行2列的数组a
>>> b=a[:,:2] 
>>> b.shape #当数组的行与列都大于1时，不需增加维度
(3, 2)
>>> c=a[:,2] 
>>> c.shape #可以看到，当数组只有一列时，缺少列的维度
(3,)
>>> c
array([3, 6, 9])

shuffle

>>> d=a[:,2,np.newaxis] #np.newaxis实现增加列的维度
>>> d
array([[3],
  [6],
  [9]])
>>> d.shape  #d的维度成了3行1列（3,1）
(3, 1)
>>> e=a[:,2,None] #None与np.newaxis实现相同的功能
>>> e
array([[3],
  [6],
  [9]])
>>> e.shape
(3, 1)

(Index): Sortiert die Reihenfolge des

Datensatzes (Array): Beispiele:

(7) Berechnen Sie den Maximal- und Minimalwert einer Zeile oder Spalte eines

zweidimensionalen Arrays

>>> index = [i for i in range(10)] 
>>> index 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 
>>> np.random.shuffle(index) 
>>> index 
[7, 9, 3, 0, 4, 1, 5, 2, 8, 6]

:

(8) Spalten zum Array hinzufügen: np.hstack()

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(15).reshape(5,3) #构造一个5行3列的二维数组 
>>> a 
array([[ 0, 1, 2], 
  [ 3, 4, 5], 
  [ 6, 7, 8], 
  [ 9, 10, 11], 
  [12, 13, 14]]) 
>>> b = a[:,0].min() ##取第0列的最小值，其他列同理 
>>> b 
0 
>>> c = a[0,:].max() ##取第0行的最大值，其他行同理 
>>> c 
2

Wie Sie sehen können, ist n zweidimensional, l ist eindimensional Wenn np.hstack() direkt aufgerufen wird, tritt ein Fehler auf: Die Abmessungen sind unterschiedlich.

n = np.array(np.random.randn(4,2)) 
n 
Out[153]: 
array([[ 0.17234 , -0.01480043], 
  [-0.33356669, -1.33565616], 
  [-1.11680009, 0.64230761], 
  [-0.51233174, -0.10359941]]) 
l = np.array([1,2,3,4]) 
l 
Out[155]: array([1, 2, 3, 4]) 
l.shape 
Out[156]: (4,)

Die Lösung besteht darin, l in zweidimensional umzuwandeln. Sie können die Methode in (5) verwenden:

n = np.hstack((n,l)) 
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie man Werte spaltenweise zu einer leeren Liste hinzufügt:

Kontinuierliche Aktualisierung...

n = np.hstack((n,l[:,np.newaxis])) ##注意：在使用np.hstack()时必须用()把变量括起来，因为它只接受一个变量 
n 
Out[161]: 
array([[ 0.17234 , -0.01480043, 1.  ], 
  [-0.33356669, -1.33565616, 2.  ], 
  [-1.11680009, 0.64230761, 3.  ], 
  [-0.51233174, -0.10359941, 4.  ]])

Ich glaube, Sie haben die Methode gemeistert, nachdem Sie den Fall hier gelesen haben Artikel. Weitere spannende Artikel finden Sie auf der chinesischen Website.

n = np.array([[1,2,3,4,5,6],[11,22,33,44,55,66],[111,222,333,444,555,666]]) ##产生一个三行六列容易区分的数组 
n 
Out[166]: 
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6], 
  [ 11, 22, 33, 44, 55, 66], 
  [111, 222, 333, 444, 555, 666]]) 
 
sample = [[]for i in range(3)] ##产生三行一列的空列表 
Out[172]: [[], [], []] 
for i in range(0,6,2): ##每间隔一列便添加到sample中 
 sample = np.hstack((sample,n[:,i,np.newaxis]))  
sample 
Out[170]: 
array([[ 1., 3., 5.], 
  [ 11., 33., 55.], 
  [ 111., 333., 555.]])

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