Liste von Listen in Numpy-Array konvertieren
Bei der Arbeit mit Python kann es vorkommen, dass Sie Datenstrukturen wie Listen in konvertieren müssen NumPy-Arrays. Insbesondere beim Umgang mit einer Liste von Listen besteht das Ziel darin, diese in ein NumPy-Array umzuwandeln, in dem jede Zeile eine der Unterlisten darstellt und Elemente aus dieser Unterliste als Einträge in dieser Zeile vorliegen.
Lösung
Um diese Konvertierung zu erreichen, ziehen Sie die folgenden Optionen in Betracht:
1. Array von Arrays
Wenn die Unterlisten unterschiedliche Längen haben, erstellen Sie ein Array von Arrays:
<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]] y = numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])</code>
2. Array von Listen
Alternativ können Sie ein Array von Listen erstellen:
<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]] y = numpy.array(x)</code>
3. Unterlisten auffüllen
Wenn Sie ein Array wünschen, in dem alle Zeilen die gleiche Länge haben, machen Sie zunächst die Unterlisten gleich lang:
<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>
Durch die Implementierung dieser Methoden können Sie erfolgreich konvertieren eine Liste von Listen in ein NumPy-Array, um weitere numerische Operationen und Datenanalysen zu erleichtern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich eine Liste von Listen in ein NumPy-Array?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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