Konvertieren Sie Numpy in eine Liste: eine effektive Strategie zur Vereinfachung des Datenverarbeitungsprozesses

In Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernanwendungen ist NumPy eine sehr nützliche und weit verbreitete Bibliothek. Ein wichtiges Merkmal von NumPy besteht darin, dass es eine große Anzahl von Werkzeugfunktionen für mathematische Operationen an Arrays und Matrizen in Python bereitstellt, was NumPy zu einem wichtigen Werkzeug im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens macht.

Allerdings müssen wir NumPy-Arrays in vielen Fällen zur besseren Verwendung in unserem Code in Python-Listen (oder andere ähnliche Datentypen) konvertieren. Obwohl NumPy-Arrays in vielerlei Hinsicht leistungsfähiger sind als Python-Listen, sind Listen immer noch der am häufigsten verwendete Datentyp in Python für die Datenverarbeitung und das Schreiben einfacher Python-Skripte.

In diesem Artikel besprechen wir, warum die Verwendung von Python-Listen in manchen Fällen effizienter ist als die Verwendung von NumPy-Arrays und wie man NumPy-Arrays am effizientesten in Python-Listen konvertiert.

Warum Python-Listen verwenden?

Während NumPy für die meisten Situationen leistungsstarke Methoden und Tools bereitstellt, gibt es Situationen, in denen die Verwendung von Python-Listen bequemer ist. Hier sind einige häufige Situationen:

1. Kleine Datensätze: Python-Listen eignen sich für kleine Datensätze, da sie schnell zu berechnen sind.

2. Flexibilität: Python-Listen sind flexibler für die Verarbeitung einer heterogenen Menge mit verschiedenen Datentypen, während in NumPy alle Elemente im Array vom gleichen Typ sein müssen.

3. Weniger Speicherbedarf: Python-Listen benötigen weniger Speicher und können große Datenmengen verarbeiten, während in NumPy viel Speicher für die Verarbeitung großer Datensätze verwendet wird.

So konvertieren Sie ein NumPy-Array in eine Python-Liste

1. Verwenden der Funktion tolist()

NumPy-Array-Objekte verfügen über eine tolist()-Methode, die das Array in eine Python-Liste konvertiert. Diese Methode gibt ein Python-Listenobjekt zurück, dessen Elemente mit denen eines NumPy-Array-Objekts identisch sind.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Konvertierung eines NumPy-Arrays in eine Python-Liste mithilfe der tolist()-Methode:

# 导入NumPy库
import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 使用tolist（）函数转换为Python列表
lst = arr.tolist()

# 显示Python列表
print(lst)

Ausgabe:

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

2. Verwendung der list()-Funktion

Zusätzlich zur Verwendung der tolist()-Methode , wir können auch die in Python integrierte Funktion list() verwenden, um NumPy-Arrays in Python-Listen umzuwandeln. Die Wirkung beider Methoden ist gleich. Wählen Sie also eine aus und verwenden Sie sie konsistent in Ihrem Code.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Konvertierung eines NumPy-Arrays in eine Python-Liste mithilfe der Funktion list():

# 导入NumPy库
import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 使用list()函数转换为Python列表
lst = list(arr)

# 显示Python列表
print(lst)

Ausgabe:

[array([1, 2]), array([3, 4])]

Bitte beachten Sie, dass die von dieser Methode zurückgegebene Liste mehrere NumPy-Arrays enthält. Daher ist dies möglicherweise nicht die beste Wahl. Wenn Sie eine Liste erhalten möchten, die dem ursprünglichen NumPy-Array möglichst nahe kommt, verwenden Sie die Methode tolist().

In diesem Artikel wird erläutert, warum die Verwendung von Python-Listen in manchen Situationen effizienter ist als die Verwendung von NumPy-Arrays und wie NumPy-Arrays in Python-Listen konvertiert werden. Anhand von Codebeispielen können wir die Wirksamkeit dieser Strategien veranschaulichen. Der Vorteil der Verwendung von Python-Listen liegt in der Flexibilität, und der Unterschied im Speicher und in der Recheneffizienz wird immer geringer. Diese beiden Datentypen können entsprechend spezifischer Anwendungsszenarien flexibel eingesetzt werden, um Computeranwendungen zu erweitern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKonvertieren Sie Numpy in eine Liste: eine effektive Strategie zur Vereinfachung des Datenverarbeitungsprozesses. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!