Bagaimana untuk Menukar Senarai Senarai ke dalam Array Numpy Menggunakan Kaedah Berbeza?

Barbara Streisand
Lepaskan: 2024-10-20 13:08:02
asal
645 orang telah melayarinya

How to Convert a List of Lists into a Numpy Array Using Different Methods?

Menukar Senarai Senarai menjadi Numpy Array

Apabila bekerja dengan struktur data bersarang dalam Python, selalunya menjadi perlu untuk menukarnya menjadi format yang lebih berstruktur seperti tatasusunan Numpy. Untuk menukar senarai senarai kepada tatasusunan Numpy, di mana setiap baris mewakili subsenarai individu dan mengandungi elemennya, beberapa pendekatan boleh digunakan.

Satu kaedah melibatkan mencipta tatasusunan, di mana setiap elemen di bahagian luar tatasusunan itu sendiri adalah tatasusunan yang mengandungi kandungan subsenarai yang sepadan dalam senarai senarai asal. Berikut ialah contoh:

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])</code>
Salin selepas log masuk

Sebagai alternatif, seseorang boleh membuat tatasusunan senarai, di mana tatasusunan luar mengandungi subsenarai itu sendiri sebagai elemen.

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array(x)</code>
Salin selepas log masuk

Dalam kes di mana subsenarai berbeza dalam panjang, adalah mungkin untuk menyamakan panjangnya dengan memasukkan subsenarai yang lebih pendek dengan nilai None sebelum menukarnya menjadi tatasusunan Numpy.

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
length = max(map(len, x))
y = numpy.array([xi + [None] * (length - len(xi)) for xi in x])</code>
Salin selepas log masuk

Kaedah yang manakah untuk dipilih bergantung pada keperluan khusus tugasan. Pendekatan ini memberikan pemahaman yang menyeluruh tentang cara menukar senarai senarai kepada tatasusunan Numpy, membolehkan manipulasi data yang cekap dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Senarai Senarai ke dalam Array Numpy Menggunakan Kaedah Berbeza?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!