Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy Seragam?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-10-20 13:09:02
asal
686 orang telah melayarinya

How Can I Convert a List of Lists into a Uniform NumPy Array?

Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy

Tugas biasa dalam analisis data ialah menukar senarai senarai menjadi tatasusunan NumPy untuk operasi berangka yang cekap. Tatasusunan ini boleh dibentuk dengan memperuntukkan setiap senarai kepada satu baris, dengan setiap elemen dalam senarai itu menduduki lajur.

Pilihan 1: Tatasusunan

Jika subsenarai mempunyai panjang yang berbeza-beza, pendekatan yang sesuai adalah untuk mencipta tatasusunan tatasusunan. Ini mengekalkan struktur asal senarai senarai, menjadikannya mudah untuk mendapatkan semula elemen tertentu atau melaksanakan operasi pada subsenarai individu.

<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

Pilihan 2: Tatasusunan Senarai

Kaedah alternatif adalah dengan membuat pelbagai senarai. Pendekatan ini mengekalkan struktur senarai senarai, dengan setiap subsenarai diwakili sebagai senarai dalam tatasusunan.

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

Pilihan 3: Panjang Senarai Seragam

Jika adalah penting bahawa subsenarai mempunyai panjang seragam, adalah mungkin untuk memasukkan senarai yang lebih pendek dengan nilai Tiada. Ini mencipta tatasusunan segi empat tepat dengan dimensi yang konsisten.

<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

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy Seragam?. 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!