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Wie konvertiere ich eine Liste von Listen mit verschiedenen Methoden in ein Numpy-Array?

Barbara Streisand
Barbara StreisandOriginal
2024-10-20 13:08:02645Durchsuche

How to Convert a List of Lists into a Numpy Array Using Different Methods?

Konvertieren einer Liste von Listen in ein Numpy-Array

Bei der Arbeit mit verschachtelten Datenstrukturen in Python ist es oft notwendig, diese in ein Numpy-Array zu konvertieren strukturierteres Format wie ein Numpy-Array. Um eine Liste von Listen in ein Numpy-Array umzuwandeln, in dem jede Zeile eine einzelne Unterliste darstellt und deren Elemente enthält, können mehrere Ansätze verwendet werden.

Eine Methode besteht darin, ein Array von Arrays zu erstellen, wobei jedes Element im äußeren array ist selbst ein Array, das den Inhalt der entsprechenden Unterliste in der ursprünglichen Listenliste enthält. Hier ist ein Beispiel:

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])</code>

Alternativ kann man ein Array von Listen erstellen, wobei das äußere Array die Unterlisten selbst als Elemente enthält.

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array(x)</code>

In Fällen, in denen die Unterlisten unterschiedlich sind Länge ist es möglich, ihre Längen auszugleichen, indem kürzere Unterlisten mit None-Werten aufgefüllt werden, bevor sie in ein Numpy-Array konvertiert werden.

<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>

Welche Methode Sie wählen, hängt von den spezifischen Anforderungen der Aufgabe ab. Diese Ansätze bieten ein umfassendes Verständnis dafür, wie eine Liste von Listen in ein Numpy-Array konvertiert wird, was eine effiziente Datenbearbeitung in Python ermöglicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich eine Liste von Listen mit verschiedenen Methoden in ein Numpy-Array?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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