list vers numpy : conseils de conversion faciles

De la liste à numpy : méthode de conversion facile, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
Dans le domaine du calcul scientifique et de l'analyse de données, Numpy est l'une des bibliothèques tierces les plus importantes en Python. Numpy fournit des structures et des fonctions de données efficaces, ce qui facilite la gestion des opérations sur les tableaux et les matrices à grande échelle. Dans le travail et les projets réels, nous devons souvent convertir les données brutes des listes Python en tableaux Numpy. Cet article présentera quelques méthodes simples pour aider les lecteurs à réaliser cette conversion.

Méthode 1 : utilisez la fonction numpy.array()
La méthode la plus courante consiste à utiliser la fonction numpy.array(), qui peut convertir une liste Python en un tableau Numpy. L'utilisation de cette fonction est très simple, il suffit de passer la liste en paramètre. Voici un exemple de code :

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)

Résultat de sortie :

[1 2 3 4 5]

Méthode 2 : utilisez la fonction numpy.asarray()
Vous pouvez également utiliser la fonction numpy.asarray() pour convertir la liste en un tableau Numpy. Contrairement à la fonction numpy.array(), la fonction numpy.asarray() ne crée pas de nouvelle copie de tableau lors du passage d'un tableau Numpy, mais renvoie directement le paramètre d'entrée lui-même. De même, voici un exemple de code :

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)

Résultat de sortie :

[1 2 3 4 5]

Méthode 3 : utilisez la fonction numpy.reshape()
Numpy fournit la fonction numpy.reshape(), qui peut être utilisée pour modifier la forme du tableau. Si les données d'origine sont une liste multidimensionnelle, elles peuvent être converties en un tableau Numpy de forme correspondante à l'aide de la fonction numpy.reshape(). Voici un exemple de code :

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)

Résultat de sortie :

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

Méthode 4 : utilisez la fonction numpy.fromiter()
Parfois, nous devons convertir un itérateur en tableau Numpy. La fonction numpy.fromiter() peut réaliser cette fonction. Voici un exemple de code :

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)

Résultat de sortie :

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

Méthode cinq : utilisez la fonction numpy.loadtxt()
Enfin, si nos données d'origine sont stockées dans un fichier, nous pouvons utiliser la fonction numpy.loadtxt() pour chargez-le, lisez et convertissez-le en tableau Numpy. Voici un exemple de code :

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)

Résultat de sortie :

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

Conclusion :
Cet article présente plusieurs méthodes simples pour convertir rapidement des objets de liste en Python en tableaux Numpy. Ces méthodes sont très simples et faciles à comprendre et peuvent nous aider à utiliser Numpy plus facilement pour les calculs scientifiques et l'analyse de données dans le cadre de travaux et de projets réels. Les lecteurs peuvent choisir la méthode de conversion appropriée en fonction de leurs besoins réels et en savoir plus sur l'utilisation de Numpy.

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!