Konvertieren von Numpy-Arrays in Listen: Praktische Techniken zur Optimierung von Datenstrukturen

Numpy, eine Python-Bibliothek, die häufig im Bereich der Datenanalyse verwendet wird, ist eine Array-basierte Bibliothek, die schnelle, effiziente und praktische mathematische Operationen bereitstellt. Das Array in Numpy ist die grundlegendste Datenstruktur. Es ist ein hochdimensionales Array, das einfach zu handhaben und zu bedienen ist. Während der Datenvorverarbeitung müssen wir häufig Arrays in Numpy zur Verarbeitung in Listen konvertieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie ein Numpy-Array in eine Liste konvertieren, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Der Unterschied zwischen Numpy-Arrays und Listen

In Numpy sind Arrays eine effiziente Datenstruktur, da alle ihre Elemente vom gleichen Typ sind und eine kontinuierliche Speicherverteilung verwenden. Daher sind Numpy-Arrays nativer als Python. Die Listenverarbeitungsgeschwindigkeit ist schnell. In vielen Fällen müssen wir das Array jedoch in eine Liste konvertieren, damit es mit den nativen listenbezogenen Funktionen von Python verarbeitet werden kann.

2. Numpy-Array in Liste konvertieren

In Numpy kann die Funktion tolist() in der Array-Objektbibliothek das Array in den Listendatentyp von Python konvertieren. Das Folgende ist die grundlegende Verwendung der Funktion tolist():

import numpy as np

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

Das Ausgabeergebnis ist:

[ [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)

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]]

Das Obige dient der Konvertierung ein zweidimensionales Array in Codebeispiele für Python-Listen. In diesem Beispiel definieren wir ein Numpy-Array mit zwei Zeilen und zwei Spalten und verwenden die Methode tolist(), um das Numpy-Array in eine Python-Liste zu konvertieren. Das Ausgabeergebnis [ [1, 2], [3, 4]] zeigt an, dass das Numpy-Array erfolgreich in eine Python-Liste konvertiert wurde.

Ähnlich können wir auch die in Python integrierte list()-Funktion verwenden, um Numpy-Arrays in Python-Listen zu konvertieren, zum Beispiel:

array_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
list_1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 

Das Ausgabeergebnis ist:

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

Hier definieren wir ein Numpy-Array mit zwei Zeilen und zwei Spalten und konvertieren es dann in eine Python-Liste. Das Ausgabeergebnis [[1, 2], [3, 4]] zeigt an, dass das Numpy-Array erfolgreich in eine Python-Liste konvertiert wurde.

3. Der Unterschied zwischen Numpy-Arrays und mehrdimensionalen Listen

In Numpy kann ein Array als erweiterte Form einer Liste betrachtet werden. Das heißt aber nicht, dass sie gleich sind, denn ein Numpy-Array kann verschiedene Datentypen enthalten und alle Elemente sollten vom gleichen Datentyp sein. Und eine mehrdimensionale Liste kann verschiedene Datentypen und Listen unterschiedlicher Größe enthalten.

Um den Unterschied zwischen Numpy-Arrays und mehrdimensionalen Listen besser zu verstehen, können wir uns das folgende Codebeispiel ansehen:

rrreee

In diesem Beispiel haben wir ein Numpy-Array mit zwei Zeilen und drei Spalten sowie eine mehrdimensionale Liste erstellt. Obwohl ihre Strukturen ähnlich sind, weisen sie einige wesentliche Unterschiede auf.

4. Vor- und Nachteile zwischen Numpy-Arrays und Python-Listen

Es gibt Vor- und Nachteile zwischen Numpy-Arrays und Python-Listen, und wir sollten sie je nach Situation verwenden.

Vorteile von Numpy-Arrays:

• Bei der Verarbeitung großer Datenmengen sind Numpy-Arrays schneller als die nativen Listen von Python.

• Numpy-Arrays benötigen beim Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen weniger Speicher als die nativen Listen von Python.

• Numpy bietet viele erweiterte mathematische Funktionen, die verschiedene mathematische Operationen problemlos verarbeiten können.

Vorteile von Python-Listen:

• Python-Listen können verschiedene Datentypen enthalten. 🎜🎜• Python-Listen unterstützen verschiedene Operationen, wie append(), extension(), insert() usw. 🎜🎜Wenn Ihre Anwendung hauptsächlich numerische Berechnungen und die Verarbeitung großer Datensätze umfasst, sind Numpy-Arrays im Allgemeinen die bessere Wahl. Wenn Ihre Anwendung jedoch nicht numerische Daten und alle von Python-Listen unterstützten Vorgänge verarbeiten muss, sind Python-Listen besser für Sie geeignet. 🎜🎜5. Fazit🎜🎜Numpy-Arrays und Python-Listen sind häufig verwendete Datenstrukturen in der Python-Programmierung. Das Numpy-Array ist ein effizientes und praktisches Werkzeug zur Verarbeitung mehrdimensionaler Datensätze, während die Python-Liste eine flexiblere Datenstruktur ist, die verschiedene Vorgänge unterstützt. Wenn wir zwischen zwei Datenstrukturen konvertieren müssen, können wir dazu die Funktion tolist() oder die Funktion list() verwenden. Es besteht die Hoffnung, dass bei der Anwendungsentwicklung geeignetere Datenstrukturen ausgewählt werden können, um die Programmeffizienz und Ausführungsgeschwindigkeit zu verbessern. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKonvertieren von Numpy-Arrays in Listen: Praktische Techniken zur Optimierung von Datenstrukturen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!