Comment convertir une matrice en liste en Python

Cette fois je vais vous montrer comment convertir une matrice en liste en Python. Quelles sont les précautions pour convertir une matrice en liste en Python. Voici un cas pratique, jetons un oeil. .

Cet article présente principalement certaines fonctions de la bibliothèque numpy de Python et effectue une sauvegarde pour une recherche facile.

(1) Fonction pour convertir une matrice en liste : numpy.matrix.tolist()

Retourner la liste

Exemples

>>> 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) Fonction pour convertir un tableau en liste : numpy.ndarray.tolist()

Remarques : (Le tableau peut être recréé, a=np.array(a.tolist()).

Exemples

>>>

>>> 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() calcule la moyenne d'une matrice ou d'un tableau :

Exemples

>>>

>>> 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() calcule une matrice ou un tableau L'écart type de :

Exemples

>>> (5) numpy.newaxis ajoute une dimension au tableau :

>>> 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])

Exemples :

(6) numpy.random.shuffle

(index) : mélanger l'ordre de

>>> 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])

ensemble de données

>>> 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)

(tableau) :

Exemples :

(7) Calculer le valeur maximale et minimale d'une ligne ou d'une colonne d'un tableau bidimensionnel  :

>>> 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) Ajouter des colonnes au array : 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

Comme vous pouvez le voir, n est bidimensionnel, l est unidimensionnel. Si np.hstack() est appelé directement, une erreur. se produira : les dimensions sont différentes.

La solution est de changer l en bidimensionnel, vous pouvez utiliser la méthode en (5) :

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,)

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

Parlons de comment ajouter des valeurs à une liste vide par colonne : Mise à jour continue...

Je crois que vous maîtrisez la méthode après avoir lu le cas dans ce article. Veuillez faire attention à php pour des choses plus excitantes. D'autres articles connexes sur le site Web chinois !

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.  ]])

Lecture recommandée :

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.]])

Comment convertir des listes, des tableaux et des matrices en python

Comment trouver le maximum dans Diviseur commun Python

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!