list to numpy: einfache Konvertierungstipps

Von Liste zu Numpy: Einfache Konvertierungsmethode, spezifische Codebeispiele sind erforderlich

Einführung:
Im Bereich wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse ist Numpy eine der wichtigsten Bibliotheken von Drittanbietern in Python. Numpy bietet effiziente Datenstrukturen und Funktionen und erleichtert so die Handhabung umfangreicher Array- und Matrixoperationen. Bei tatsächlichen Arbeiten und Projekten müssen wir häufig Rohdaten aus Python-Listen in Numpy-Arrays konvertieren. In diesem Artikel werden einige einfache Methoden vorgestellt, die den Lesern bei dieser Konvertierung helfen sollen.

Methode 1: Verwenden Sie die Funktion numpy.array()
Die gebräuchlichste Methode ist die Verwendung der Funktion numpy.array(), die eine Python-Liste in ein Numpy-Array konvertieren kann. Die Verwendung dieser Funktion ist sehr einfach. Übergeben Sie einfach die Liste als Parameter. Das Folgende ist ein Beispielcode:

import numpy as np

# 原始数据
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将list转换为numpy数组
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)

Ausgabeergebnis:

[1 2 3 4 5]

Methode 2: Verwenden Sie die Funktion numpy.asarray()
Sie können die Liste auch mit der Funktion numpy.asarray() in ein Numpy-Array konvertieren. Im Gegensatz zur Funktion numpy.array() erstellt die Funktion numpy.asarray() bei der Übergabe eines Numpy-Arrays keine neue Array-Kopie, sondern gibt direkt den Eingabeparameter selbst zurück. Ebenso ist das Folgende ein Beispielcode:

import numpy as np

# 原始数据
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将list转换为numpy数组
my_array = np.asarray(my_list)

print(my_array)

Ausgabeergebnis:

[1 2 3 4 5]

Methode 3: Verwenden Sie die Funktion numpy.reshape()
Numpy stellt die Funktion numpy.reshape() bereit, mit der Sie die Form des ändern können Array. Wenn es sich bei den Originaldaten um eine mehrdimensionale Liste handelt, können sie mithilfe der Funktion numpy.reshape() in ein Numpy-Array entsprechender Form konvertiert werden. Das Folgende ist ein Beispielcode:

import numpy as np

# 原始数据
my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 将多维list转换为numpy数组
my_array = np.reshape(my_list, (3, 3))

print(my_array)

Ausgabeergebnis:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Methode 4: Funktion numpy.fromiter() verwenden
Manchmal müssen wir einen Iterator in ein Numpy-Array konvertieren. Die Funktion numpy.fromiter() kann diese Funktion erreichen. Das Folgende ist ein Beispielcode:

import numpy as np

# 原始数据
my_iter = range(10)

# 将迭代器转换为numpy数组
my_array = np.fromiter(my_iter, dtype=np.int)

print(my_array)

Ausgabeergebnis:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

Methode fünf: Funktion numpy.loadtxt() verwenden
Wenn unsere Originaldaten schließlich in einer Datei gespeichert sind, können wir die Funktion numpy.loadtxt() verwenden, um Laden Sie es, lesen Sie es und konvertieren Sie es in ein Numpy-Array. Hier ist ein Beispielcode:

import numpy as np

# 从文件中读取数据并转换为numpy数组
my_array = np.loadtxt('data.txt')

print(my_array)

Ausgabeergebnis:

[[1.  2.  3.  4.  5. ]
 [6.  7.  8.  9.  10.]
 [11. 12. 13. 14. 15.]]

Fazit:
In diesem Artikel werden mehrere einfache Methoden zum schnellen Konvertieren von Listenobjekten in Python in Numpy-Arrays vorgestellt. Diese Methoden sind sehr einfach und leicht zu verstehen und können uns dabei helfen, Numpy bequemer für wissenschaftliche Berechnungen und Datenanalysen in tatsächlichen Arbeiten und Projekten zu verwenden. Leser können entsprechend ihren tatsächlichen Anforderungen die geeignete Konvertierungsmethode auswählen und mehr über die Verwendung von Numpy erfahren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonlist to numpy: einfache Konvertierungstipps. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!