資料分析領域常用的Python庫Numpy是一個基於陣列的函式庫，它提供速度快、高效和便捷的數學操作。 Numpy中的陣列是其最基礎的資料結構，它是一個容易處理和操作的高維數列。在資料的預處理過程中，我們常常需要把Numpy中的陣列轉換成列表來處理。本文將探討如何將Numpy數組轉換為列表，並提供具體的程式碼範例。
一、Numpy數組和列表的區別
在Numpy中，數組是一種高效的資料結構，因為其所有元素都是同一類型，並採用了連續的記憶體分佈方式，因此，Numpy數組比Python原生的列表處理速度快。但在很多情況下，我們需要將數組轉換為列表，以便於使用Python原生的列表相關函數進行處理。
二、Numpy陣列轉換為列表
在Numpy中，陣列物件庫中的tolist()函數可以將陣列轉換成Python的列表資料類型。以下是tolist()函數的基本用法：
import numpy as np array_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) list_1 = array_1.tolist() print(list_1)
輸出結果為：
[ [1, 2], [3, 4]]
上述為將一個二維數組轉換為Python列表的程式碼範例。在此例中，我們定義了一個包含兩個行和兩個列的Numpy數組，並使用tolist()方法將Numpy數組轉換為Python列表。輸出結果 [ [1, 2], [3, 4]] 表示成功地將Numpy陣列轉換為Python列表。
同樣，我們也可以使用Python內建的list()函數來實作Numpy陣列到Python列表的轉換，例如：
import numpy as np array_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) list_1 = list(array_1) print(list_1)
輸出結果為：
#[[1, 2], [3, 4]]
這裡我們定義了一個包含兩個行和兩個列的Numpy數組，然後將其轉換為Python列表。輸出結果 [[1, 2], [3, 4]] 表示Numpy陣列已成功轉換為Python列表。
三、Numpy陣列和多維列表的區別
在Numpy中，一個陣列可以被視為列表的擴展形式。但這並不意味著它們是相同的，因為一個Numpy數組可以包含不同類型的數據，而且所有的元素都應該是相同的資料類型。而一個多維列表可以包含不同類型的資料以及不同大小的列表。
為了更好地理解Numpy數組和多維列表之間的區別，我們可以看下面的程式碼範例：
array_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) list_1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
在這個範例中，我們建立了一個包含兩行三列的Numpy數組以及一個多維列表。儘管它們的結構相似，但是它們有一些顯著的差異。
四、Numpy數組和Python列表之間的優缺點
Numpy數組和Python列表之間各有優缺點，我們應該根據情況選擇使用。
Numpy陣列的優點：
• 處理大型資料集時，Numpy陣列比Python原生的清單更快。
• 在儲存和處理大型資料時，Numpy陣列使用的記憶體比Python原生的清單更少。
• Numpy提供了許多高階數學函數，可以方便地處理各種數學運算。
Python清單的優點：
• Python清單可以包含不同類型的資料。
• Python清單支援各種操作，例如append()、extend()、insert()等。
總的來說，如果你的應用程式中主要涉及到數值計算和大數據集的處理，Numpy數組是一個更好的選擇。但如果你的應用程式中需要處理非數字類型的數據，以及Python列表支援的所有操作，Python列表則更適合你。
五、結論
Numpy陣列和Python列表都是Python程式設計中常用的資料結構。 Numpy數組是一個高效且便捷的處理多維資料集的工具，而Python列表則是一個更靈活的資料結構，支援各種操作。當需要在兩種資料結構間進行轉換時，我們可以使用tolist()函數或list()函數來實作。希望在應用程式開發中，能夠選擇更合適的資料結構，提高程式的效率和執行速度。
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