Bagaimana untuk menukar numpy kepada senarai

zbt
Lepaskan: 2023-11-21 16:42:36
asal
2258 orang telah melayarinya

Menggunakan kaedah tolist() dalam numpy, anda boleh menukar tatasusunan numpy ke dalam senarai Python dengan mudah. Pengenalan terperinci: 1. Pastikan perpustakaan numpy telah dipasang 2. Mula-mula import perpustakaan numpy dan buat tatasusunan numpy yang mengandungi integer 3. Gunakan kaedah tolist() untuk menukar tatasusunan numpy ini kepada senarai Python dan menukarnya senarai ditukar adalah output kepada konsol 4. Anda akan melihat bahawa senarai ditukar dan tatasusunan numpy sebelum penukaran mempunyai nilai yang sama, dsb.

Bagaimana untuk menukar numpy kepada senarai

Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, versi Python 3.11.4, komputer DELL G3.

Anda boleh menukar tatasusunan numpy kepada senarai Python menggunakan kaedah tolist() dalam perpustakaan numpy. Penukaran ini boleh menjadi sangat berguna dalam pemprosesan dan analisis data Contohnya, apabila anda perlu menghantar data daripada tatasusunan numpy kepada fungsi atau modul lain, anda mungkin perlu menukarnya kepada senarai Python. Di bawah saya akan menerangkan secara terperinci cara menggunakan kaedah tolist() dalam numpy untuk penukaran.

Pertama, pastikan anda telah memasang perpustakaan numpy. Jika ia tidak dipasang, anda boleh menggunakan pip untuk memasangnya:

pip install numpy
Salin selepas log masuk

Setelah pemasangan selesai, anda boleh mula menggunakan kaedah tolist() dalam numpy untuk melakukan penukaran. Berikut ialah contoh asas yang menunjukkan cara menukar tatasusunan numpy kepada senarai Python:

import numpy as np
# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用tolist()方法将numpy数组转换为Python列表
arr_list = arr.tolist()
print(arr_list)
Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, kami mula-mula mengimport perpustakaan numpy dan mencipta tatasusunan numpy yang mengandungi integer. Kami kemudian menggunakan kaedah tolist() untuk menukar tatasusunan numpy ini kepada senarai Python dan mengeluarkan senarai yang ditukar kepada konsol. Anda akan melihat bahawa senarai yang ditukar mempunyai nilai yang sama seperti tatasusunan numpy pra-tukar.

Selain tatasusunan satu dimensi, kaedah tolist() juga boleh digunakan pada tatasusunan berbilang dimensi. Berikut ialah contoh menukar tatasusunan numpy 2D kepada senarai Python:

import numpy as np
# 创建一个二维numpy数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 使用tolist()方法将二维numpy数组转换为Python列表
arr_list = arr.tolist()
print(arr_list)
Salin selepas log masuk

Dalam contoh ini, kami mencipta tatasusunan numpy yang mengandungi data 2D dan menukarnya kepada senarai Python menggunakan kaedah tolist(). Senarai yang ditukar akan menjadi senarai Python bersarang, dengan subsenarai di dalamnya sepadan dengan baris tatasusunan numpy dua dimensi asal.

Perlu diingat bahawa memanggil kaedah tolist() akan mencipta objek senarai Python baharu dan menyalin elemen dalam tatasusunan numpy ke senarai baharu ini. Oleh itu, senarai yang ditukar ialah objek yang berasingan sepenuhnya daripada tatasusunan numpy asal. Ini bermakna bahawa untuk tatasusunan yang sangat besar, operasi penukaran mungkin menggunakan banyak memori dan sumber pengkomputeran.

Selain itu, kaedah tolist() juga sesuai untuk penukaran tatasusunan berbilang dimensi. Sama ada tatasusunan satu dimensi, dua dimensi atau lebih tinggi dimensi, ia boleh ditukar kepada senarai Python yang sepadan melalui kaedah tolist().

Ringkasnya, menggunakan kaedah tolist() dalam numpy, anda boleh menukar tatasusunan numpy kepada senarai Python dengan mudah. Ini menjadikan pemindahan dan manipulasi data dalam pemprosesan dan analisis data lebih fleksibel dan mudah. Saya harap contoh ini akan membantu anda dan memberi anda pemahaman yang lebih baik tentang cara menggunakan kaedah tolist() numpy untuk menukar data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menukar numpy kepada senarai. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
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
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan