numpy 배열을 목록으로 변환: 데이터 구조 최적화를 위한 실용적인 기술

데이터 분석 분야에서 흔히 사용되는 Python 라이브러리인 Numpy는 빠르고 효율적이며 편리한 수학 연산을 제공하는 배열 기반 라이브러리입니다. Numpy의 배열은 가장 기본적인 데이터 구조로, 다루기 쉽고 조작하기 쉬운 고차원 배열입니다. 데이터 전처리 중에 처리를 위해 Numpy의 배열을 목록으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 Numpy 배열을 목록으로 변환하는 방법을 살펴보고 특정 코드 예제를 제공합니다.

1. Numpy 배열과 목록의 차이점

Numpy에서 배열은 모든 요소가 동일한 유형이고 지속적인 메모리 분산을 사용하므로 효율적인 데이터 구조입니다. 따라서 Numpy 배열은 Python보다 기본적입니다. 빠르다. 하지만 많은 경우 Python의 기본 목록 관련 함수를 사용하여 처리할 수 있도록 배열을 목록으로 변환해야 합니다.

2. Numpy 배열을 목록으로 변환

Numpy에서는 배열 객체 라이브러리의 tolist() 함수를 사용하여 배열을 Python의 목록 데이터 유형으로 변환할 수 있습니다. 다음은 tolist() 함수의 기본 사용법입니다.

import numpy as np

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

출력 결과는 다음과 같습니다.

[ [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]]

위는 변환하는 것입니다. 2차원 배열을 Python 목록의 코드 예제로 변환합니다. 이 예에서는 두 개의 행과 두 개의 열이 있는 Numpy 배열을 정의하고 tolist() 메서드를 사용하여 Numpy 배열을 Python 목록으로 변환합니다. 출력 결과 [ [1, 2], [3, 4]]는 Numpy 배열이 Python 목록으로 성공적으로 변환되었음을 나타냅니다.

마찬가지로 Python의 내장 list() 함수를 사용하여 Numpy 배열을 Python 목록으로 변환할 수도 있습니다. 예:

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

출력 결과는 다음과 같습니다.

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

여기에서는 두 개의 행과 두 개의 열이 있는 Numpy 배열을 정의한 다음 이를 Python 목록으로 변환합니다. 출력 결과 [[1, 2], [3, 4]]는 Numpy 배열이 Python 목록으로 성공적으로 변환되었음을 나타냅니다.

3. Numpy 배열과 다차원 목록의 차이점

Numpy에서 배열은 목록의 확장된 형태로 간주될 수 있습니다. 하지만 이것이 동일하다는 의미는 아닙니다. 왜냐하면 Numpy 배열은 다양한 유형의 데이터를 포함할 수 있고 모든 요소는 동일한 데이터 유형이어야 하기 때문입니다. 그리고 다차원 목록에는 다양한 유형의 데이터와 다양한 크기의 목록이 포함될 수 있습니다.

Numpy 배열과 다차원 목록의 차이점을 더 잘 이해하기 위해 다음 코드 예제를 살펴볼 수 있습니다.

rrreee

이 예제에서는 행 2개, 열 3개와 다차원 목록이 있는 Numpy 배열을 만들었습니다. 구조는 유사하지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

4. Numpy 배열과 Python 목록의 장단점

Numpy 배열과 Python 목록에는 장단점이 있으며 상황에 따라 선택해야 합니다.

Numpy 배열의 장점:

• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 Numpy 배열은 Python의 기본 목록보다 빠릅니다.

• Numpy 배열은 대용량 데이터를 저장하고 처리할 때 Python의 기본 목록보다 적은 메모리를 사용합니다.

• Numpy는 다양한 수학 연산을 쉽게 처리할 수 있는 다양한 고급 수학 함수를 제공합니다.

Python 목록의 장점:

• Python 목록에는 다양한 유형의 데이터가 포함될 수 있습니다. 🎜🎜• Python 목록은 추가(), 확장(), 삽입() 등과 같은 다양한 작업을 지원합니다. 🎜🎜일반적으로 애플리케이션이 주로 수치 계산 및 대규모 데이터 세트 처리와 관련된 경우 Numpy 배열이 더 나은 선택입니다. 그러나 애플리케이션이 숫자가 아닌 데이터와 Python 목록에서 지원하는 모든 작업을 처리해야 하는 경우 Python 목록이 더 적합합니다. 🎜🎜5. 결론🎜🎜Numpy 배열과 Python 목록은 Python 프로그래밍에서 일반적으로 사용되는 데이터 구조입니다. Numpy 배열은 다차원 데이터 세트를 처리하기 위한 효율적이고 편리한 도구인 반면, Python 목록은 다양한 작업을 지원하는 보다 유연한 데이터 구조입니다. 두 데이터 구조 간에 변환이 필요한 경우 tolist() 함수 또는 list() 함수를 사용할 수 있습니다. 애플리케이션 개발 시 보다 적절한 데이터 구조를 선택하여 프로그램 효율성과 실행 속도를 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 🎜

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