リストをnumpyに変換する方法

リストを numpy に変換する方法: 1. numpy.array() 関数を使用します。この関数の最初のパラメーターは、1 次元または多次元のリストであるリスト オブジェクトです。2. を使用します。 numpy.asarray() 関数、この関数は入力リストのデータ型の使用を試みます; 3. numpy.reshape() 関数を使用して、1 次元リストを多次元 NumPy 配列に変換します; 4. numpy.fromiter() 関数では、関数の 1 つのパラメーターは反復可能なオブジェクトです。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、Dell G3 コンピューター。

Python では、データの保存と処理にリストと NumPy 配列をよく使用します。リストは、任意のタイプのデータを格納できる、順序付けされた変更可能なコンテナーです。 NumPy 配列は、大規模なデータ セットの保存と処理に使用される多次元数値配列オブジェクトです。

リストを NumPy 配列に変換すると、次のような多くの利点が得られます。

NumPy 配列は高速に動作します。NumPy は下部が C 言語で書かれており、NumPy 配列よりも大量のデータを効率的に処理できます。 Python: リストが高速になります。

NumPy の配列操作がより簡潔になりました: NumPy は配列を処理するための便利な関数とメソッドを多数提供し、コードをより簡潔で読みやすくしています。

NumPy 配列はより強力です: NumPy は、データ分析や科学計算を容易にする多数の数学関数と統計関数を提供します。

リストを NumPy 配列に変換するいくつかの方法を次に示します:

1. numpy.array() 関数を使用します: numpy.array() 関数はリストをNumPy 配列。この関数の最初のパラメータはリスト オブジェクトで、1 次元または多次元のリストにすることができます。例:

import numpy as np
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)
print(my_array)

出力結果:

[1 2 3 4 5]

2. numpy.asarray() 関数の使用: numpy.asarray() 関数は、リストを NumPy 配列に変換できます。 numpy.array() 関数とは異なり、numpy.asarray() 関数は入力リストのデータ型を使用しようとします。例:

import numpy as np
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.asarray(my_list)
print(my_array)

出力結果:

[1 2 3 4 5]

3. numpy.reshape() 関数の使用: numpy.reshape() 関数は、配列の次元を変更し、1-次元リストを多次元リストに変換する NumPy 配列。例:

import numpy as np
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.reshape(my_list, (5, 1))
print(my_array)

出力結果:

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

4. numpy.fromiter() 関数の使用: numpy.fromiter() 関数は、反復可能なオブジェクトから NumPy 配列を作成できます。この関数の最初のパラメータは、リスト、タプルなどの反復可能なオブジェクトです。例:

import numpy as np
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.fromiter(my_list, dtype=int)
print(my_array)

出力結果:

[1 2 3 4 5]

概要: 上記は、リストを NumPy 配列に変換するいくつかの方法です。実際のニーズに応じて、適切な変換方法を選択すると、コードの効率と可読性が向上します。 NumPy 配列の機能とパフォーマンスにより、NumPy 配列はデータ処理と科学計算のための重要なツールの 1 つとなります。

以上がリストをnumpyに変換する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。