Conversion de tableaux numpy en listes : techniques pratiques pour optimiser les structures de données

Numpy, une bibliothèque Python couramment utilisée dans le domaine de l'analyse de données, est une bibliothèque basée sur des tableaux qui fournit des opérations mathématiques rapides, efficaces et pratiques. Le tableau de Numpy est sa structure de données la plus basique. Il s'agit d'un tableau de grande dimension facile à gérer et à utiliser. Lors du prétraitement des données, nous devons souvent convertir des tableaux dans Numpy en listes à traiter. Cet article explique comment convertir un tableau Numpy en liste et fournit des exemples de code spécifiques.

1. La différence entre les tableaux Numpy et les listes

Dans Numpy, les tableaux sont une structure de données efficace car tous ses éléments sont du même type et utilisent une distribution de mémoire continue. Par conséquent, les tableaux Numpy sont plus natifs que Python La vitesse de traitement des listes. est rapide. Mais dans de nombreux cas, nous devons convertir le tableau en liste afin qu'il puisse être traité à l'aide des fonctions natives liées aux listes de Python.

2. Convertir un tableau Numpy en liste

Dans Numpy, la fonction tolist() de la bibliothèque d'objets tableau peut convertir le tableau en type de données liste de Python. Voici l'utilisation de base de la fonction tolist() :

import numpy as np

array_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
list_1 = array_1.tolist()
print(list_1)

Le résultat de sortie est :

[ [1, 2], [3, 4]][ [1, 2], [3, 4]]

上述为将一个二维数组转化为Python列表的代码示例。在此例中，我们定义了一个包含两个行和两个列的Numpy数组，使用tolist()方法将Numpy数组转换为Python列表。输出结果 [ [1, 2], [3, 4]] 表示成功地将Numpy数组转换为Python列表。

同样，我们还可以使用Python内置的list()函数来实现Numpy数组向Python列表的转换，例如：

import numpy as np

array_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
list_1 = list(array_1)
print(list_1)

输出结果为：

[[1, 2], [3, 4]]

此处我们定义了一个包含两个行和两个列的Numpy数组，然后将其转换为Python列表。输出结果 [[1, 2], [3, 4]]

Ce qui précède consiste à convertir un tableau bidimensionnel en exemples de code pour les listes Python. Dans cet exemple, nous définissons un tableau Numpy avec deux lignes et deux colonnes et utilisons la méthode tolist() pour convertir le tableau Numpy en une liste Python. Le résultat de sortie [ [1, 2], [3, 4]] indique que le tableau Numpy a été converti avec succès en liste Python.

De même, nous pouvons également utiliser la fonction list() intégrée de Python pour convertir des tableaux Numpy en listes Python, par exemple :

array_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
list_1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 

Le résultat de sortie est :

[[1, 2], [3, 4 ]]

Ici, nous définissons un tableau Numpy avec deux lignes et deux colonnes, puis le convertissons en liste Python. Le résultat de sortie [[1, 2], [3, 4]] indique que le tableau Numpy a été converti avec succès en liste Python.

3. La différence entre les tableaux Numpy et les listes multidimensionnelles

Dans Numpy, un tableau peut être considéré comme une forme étendue d'une liste. Mais cela ne veut pas dire qu'ils sont identiques, car un tableau Numpy peut contenir différents types de données et tous les éléments doivent être du même type de données. Et une liste multidimensionnelle peut contenir différents types de données et des listes de différentes tailles.

Pour mieux comprendre la différence entre les tableaux Numpy et les listes multidimensionnelles, nous pouvons regarder l'exemple de code suivant :

rrreee

Dans cet exemple, nous avons créé un tableau Numpy avec deux lignes et trois colonnes et une liste multidimensionnelle. Bien que leurs structures soient similaires, elles présentent des différences significatives.

4. Avantages et inconvénients entre les tableaux Numpy et les listes Python

Il existe des avantages et des inconvénients entre les tableaux Numpy et les listes Python, et nous devons choisir de les utiliser en fonction de la situation.

Avantages des tableaux Numpy :

• Lors du traitement de grands ensembles de données, les tableaux Numpy sont plus rapides que les listes natives de Python.

• Les tableaux Numpy utilisent moins de mémoire que les listes natives de Python lors du stockage et du traitement de données volumineuses.

• Numpy fournit de nombreuses fonctions mathématiques avancées qui peuvent facilement gérer diverses opérations mathématiques.

Avantages des listes Python :

• Les listes Python peuvent contenir différents types de données. 🎜🎜• Les listes Python prennent en charge diverses opérations, telles que append(), extend(), insert(), etc. 🎜🎜En général, si votre application implique principalement des calculs numériques et le traitement de grands ensembles de données, les tableaux Numpy sont un meilleur choix. Mais si votre application doit gérer des données non numériques et toutes les opérations prises en charge par les listes Python, les listes Python vous conviennent mieux. 🎜🎜5. Conclusion🎜🎜Les tableaux Numpy et les listes Python sont des structures de données couramment utilisées dans la programmation Python. Le tableau Numpy est un outil efficace et pratique pour traiter des ensembles de données multidimensionnels, tandis que la liste Python est une structure de données plus flexible qui prend en charge diverses opérations. Lorsque nous devons convertir entre deux structures de données, nous pouvons utiliser la fonction tolist() ou la fonction list() pour y parvenir. On espère que lors du développement d’applications, des structures de données plus appropriées pourront être sélectionnées pour améliorer l’efficacité et la vitesse d’exécution des programmes. 🎜

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