Menukar tatasusunan numpy kepada senarai: Teknik praktikal untuk mengoptimumkan struktur data

WBOY
Lepaskan: 2024-01-19 10:38:15
asal
875 orang telah melayarinya

Menukar tatasusunan numpy kepada senarai: Teknik praktikal untuk mengoptimumkan struktur data

Numpy, perpustakaan Python yang biasa digunakan dalam bidang analisis data, ialah perpustakaan berasaskan tatasusunan yang menyediakan operasi matematik yang pantas, cekap dan mudah. Tatasusunan dalam Numpy ialah struktur datanya yang paling asas Ia adalah tatasusunan berdimensi tinggi yang mudah dikendalikan dan dikendalikan. Semasa prapemprosesan data, kita selalunya perlu menukar tatasusunan dalam Numpy kepada senarai untuk diproses. Artikel ini akan meneroka cara menukar tatasusunan Numpy kepada senarai dan memberikan contoh kod khusus.

1. Perbezaan antara tatasusunan Numpy dan senarai

Dalam Numpy, tatasusunan ialah struktur data yang cekap kerana semua elemennya adalah jenis yang sama dan menggunakan pengedaran memori berterusan Oleh itu, tatasusunan Numpy adalah lebih asli daripada Python Kelajuan pemprosesan senarai adalah pantas. Tetapi dalam banyak kes, kita perlu menukar tatasusunan kepada senarai supaya ia boleh diproses menggunakan fungsi berkaitan senarai asli Python.

2. Tukar tatasusunan Numpy kepada senarai

Dalam Numpy, fungsi tolist() dalam pustaka objek tatasusunan boleh menukar tatasusunan kepada jenis data senarai Python. Berikut ialah penggunaan asas fungsi tolist():

import numpy as np

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

Hasil output ialah:

[ [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)
Salin selepas log masuk

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]]

Di atas adalah untuk menukar tatasusunan dua dimensi ke dalam contoh Kod untuk senarai Python. Dalam contoh ini, kami mentakrifkan tatasusunan Numpy dengan dua baris dan dua lajur, dan menggunakan kaedah tolist() untuk menukar tatasusunan Numpy kepada senarai Python. Hasil keluaran [ [1, 2], [3, 4]] menunjukkan bahawa tatasusunan Numpy berjaya ditukar menjadi senarai Python.

Begitu juga, kita juga boleh menggunakan fungsi senarai() terbina dalam Python untuk menukar tatasusunan Numpy kepada senarai Python, contohnya:

array_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
list_1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
Salin selepas log masuk
Hasil keluarannya ialah:

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

Di sini kita mentakrifkan tatasusunan Numpy dengan dua baris dan dua lajur, dan kemudian menukarnya kepada senarai Python. Hasil keluaran [[1, 2], [3, 4]] menunjukkan bahawa tatasusunan Numpy telah berjaya ditukar menjadi senarai Python.

3. Perbezaan antara tatasusunan Numpy dan senarai berbilang dimensi

Dalam Numpy, tatasusunan boleh dianggap sebagai bentuk lanjutan senarai. Tetapi itu tidak bermakna ia adalah sama, kerana tatasusunan Numpy boleh mengandungi jenis data yang berbeza, dan semua elemen hendaklah daripada jenis data yang sama. Senarai berbilang dimensi boleh mengandungi jenis data yang berbeza dan senarai saiz yang berbeza.

Untuk lebih memahami perbezaan antara tatasusunan Numpy dan senarai berbilang dimensi, kita boleh melihat contoh kod berikut:

rrreee

Dalam contoh ini, kami telah mencipta tatasusunan Numpy dengan dua baris dan tiga lajur serta senarai berbilang dimensi. Walaupun struktur mereka serupa, mereka mempunyai beberapa perbezaan yang ketara.

4. Kelebihan dan kekurangan antara tatasusunan Numpy dan senarai Python

Terdapat kelebihan dan kekurangan antara tatasusunan Numpy dan senarai Python, dan kita harus memilih untuk menggunakannya mengikut situasi.

Kelebihan tatasusunan Numpy:

• Apabila memproses set data yang besar, tatasusunan Numpy lebih pantas daripada senarai asli Python.

• Tatasusunan Numpy menggunakan kurang memori daripada senarai asli Python apabila menyimpan dan memproses data yang besar.

• Numpy menyediakan banyak fungsi matematik lanjutan yang boleh mengendalikan pelbagai operasi matematik dengan mudah.

Kelebihan senarai Python:

• Senarai Python boleh mengandungi pelbagai jenis data. 🎜🎜• Senarai Python menyokong pelbagai operasi, seperti append(), extend(), insert(), dsb. 🎜🎜Secara umum, jika aplikasi anda melibatkan pengiraan berangka dan pemprosesan set data yang besar, tatasusunan Numpy ialah pilihan yang lebih baik. Tetapi jika aplikasi anda perlu mengendalikan data bukan angka dan semua operasi yang disokong oleh senarai Python, senarai Python lebih sesuai untuk anda. 🎜🎜5. Kesimpulan🎜🎜 Tatasusunan numpy dan senarai Python adalah struktur data yang biasa digunakan dalam pengaturcaraan Python. Tatasusunan Numpy ialah alat yang cekap dan mudah untuk memproses set data berbilang dimensi, manakala senarai Python ialah struktur data yang lebih fleksibel yang menyokong pelbagai operasi. Apabila kita perlu menukar antara dua struktur data, kita boleh menggunakan fungsi tolist() atau fungsi list() untuk mencapainya. Diharapkan dalam pembangunan aplikasi, struktur data yang lebih sesuai dapat dipilih untuk meningkatkan kecekapan program dan kelajuan pelaksanaan. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Menukar tatasusunan numpy kepada senarai: Teknik praktikal untuk mengoptimumkan struktur data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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