Как преобразовать список на номерного массива?

Автор оригинала: Chris.

Чтобы преобразовать список Python в Numpy Array, используйте один из следующих двух способов:

1. np.array () Функция, которая принимает и возвращает NAMPY ARRAY, создавая новую структуру данных в памяти Отказ
2. То np.asarray () Функция, которая принимает как аргумент, и преобразует его в массив. Разница в np.array () в том, что np.asarray () Не создает новую копию в памяти, если вы передаете небольшой массив. Все изменения, сделанные на исходном массиве, отражены на Numpy Array.

Упражнение : Создать массив b от массива a используя оба метода. Затем измените значение в массиве a Отказ Что происходит в массиве b ?

Numpy vs python списки

Тип данных встроенного списка Python является мощным. Однако Numpy Array имеет много преимуществ по спискам Python. Кто они такие?

Чтобы узнать больше о преимуществах Numpy Array через список Python, прочитайте мой подробный учебник по блогу.

Как преобразовать список 1D Python в Numpy Array?

Проблема : Учитывая одномерный список Python. Как преобразовать его в Numpy Array?

Пример : У вас есть следующий 1d Python список целых чисел.

lst = [0, 1, 100, 42, 13, 7]

Вы хотите преобразовать его в Numpy Array.

array([  0,   1, 100,  42,  13,   7])

Метод 1: NP.array (…)

Самый простой способ преобразовать список Python в Numpy Array – использовать np.array () Функция, которая предпринимает и возвращает Numpy Array.

import numpy as np
lst = [0, 1, 100, 42, 13, 7]
print(np.array(lst))

Вывод:

# [  0   1 100  42  13   7]

Это создает новую структуру данных в памяти. Изменения в исходном списке не видны переменной, которая содержит Numpy Array:

lst = [0, 1, 100, 42, 13, 7]
a = np.array(lst)
lst.append(999)
print(a)
# [  0   1 100  42  13   7]

Элемент 999 который сейчас является частью списка lst не является частью массива А Отказ

Способ 2: np.asarray (…)

Альтернатива – использовать np.asarray () Функция, которая принимает один аргумент – итабельный – и преобразует его в Numpy Array. Разница в np.array () Это то, что он не создает новую копию в памяти, если вы передаете небольшой массив. Все изменения, сделанные на оригинальном массиве, отражены на Numpy Array! Так что будь осторожен.

lst = [0, 1, 100, 42, 13, 7]
a = np.array(lst)
b = np.asarray(a)
a[0] = 99
print(b)
# [ 99   1 100  42  13   7]

Массив B создается с помощью np.asarray () Функция, так что если вы измените значение массива А изменение будет отражено на переменной B (потому что они указывают на тот же объект в памяти).

[Видео] Как преобразовать список списков в Numpy Array?

Конвертировать список списков на 2D Array

Проблема : Учитывая Список списков в питоне. Как преобразовать его в 2D Numpy Array ?

Пример : Преобразовать следующий список списков

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

в Numpy Array

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Решение : Используйте np.array (список) Функция для преобразования списка списков в двумерный массив Numpy. Вот код:

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array(lst)

# Print the resulting array
print(a)
'''
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
'''

Попробуйте сами : Вот тот же код в нашем интерпретатере интерактивного кода:

Подсказка : Numpy метод np.array () принимает счетчик в качестве ввода и преобразует его в Numpy Array.

Преобразовать список списков с разным количеством элементов

Проблема : Учитывая Список списков Отказ Внутренние списки имеют различное количество элементов. Как преобразовать их в Numpy Array?

Пример : Скажем, у вас есть следующий список списков:

[[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]

Каковы различные подходы для преобразования этого списка списков в Numpy Array?

Решение : Есть три разных стратегиях, которые вы можете использовать. ( Источник )

(1) Используйте стандарт np.array () функция.

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array(lst)

# Print the resulting array
print(a)
'''
[list([1, 2, 3]) list([4, 5]) list([6, 7, 8])]
'''

Это создает Numpy Array с тремя элементами – каждый элемент – это тип списка. Вы можете проверить тип вывода, используя встроенный Тип () Функция:

>>> type(a)

(2) Сделайте массив массивов.

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array([np.array(x) for x in lst])

# Print the resulting array
print(a)
'''
[array([1, 2, 3]) array([4, 5]) array([6, 7, 8])]
'''

Это более логично, чем предыдущая версия, потому что она создает Numpy Array 1D Numpy Armays (а не 1D списков Python).

(3) Сделайте списки равными по длине.

# Import the NumPy library
import numpy as np

# Create the list of lists
lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]

# Calculate length of maximal list
n = len(max(lst, key=len))

# Make the lists equal in length
lst_2 = [x + [None]*(n-len(x)) for x in lst]
print(lst_2)
# [[1, 2, 3, None], [4, 5, None, None], [6, 7, 8, 9]]

# Convert it to a NumPy array
a = np.array(lst_2)

# Print the resulting array
print(a)
'''
[[1 2 3 None]
 [4 5 None None]
 [6 7 8 9]]
'''

Вы используете Понимание списка на «подушку» Нет Значения каждому внутреннему списку с меньшей максимальной длины.

Статьи по Теме

• Как преобразовать список списков в Numpy Array?
• Каковы преимущества Numpy Armays над списками Python?

Куда пойти отсюда?

Достаточно теории, давайте познакомимся!

Чтобы стать успешным в кодировке, вам нужно выйти туда и решать реальные проблемы для реальных людей. Вот как вы можете легко стать шестифункциональным тренером. И вот как вы польские навыки, которые вам действительно нужны на практике. В конце концов, что такое использование теории обучения, что никто никогда не нуждается?

Практические проекты – это то, как вы обостряете вашу пилу в кодировке!

Вы хотите стать мастером кода, сосредоточившись на практических кодовых проектах, которые фактически зарабатывают вам деньги и решают проблемы для людей?

Затем станьте питоном независимым разработчиком! Это лучший способ приближения к задаче улучшения ваших навыков Python – даже если вы являетесь полным новичком.

Присоединяйтесь к моему бесплатным вебинаре «Как создать свой навык высокого дохода Python» и посмотреть, как я вырос на моем кодированном бизнесе в Интернете и как вы можете, слишком от комфорта вашего собственного дома.

Присоединяйтесь к свободному вебинару сейчас!

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.