Maison  >  Article  >  développement back-end  >  Comment convertir des tableaux NumPy en listes Python ?

Comment convertir des tableaux NumPy en listes Python ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-10-31 05:47:30479parcourir

How to Convert NumPy Arrays to Python Lists?

Conversion de tableaux NumPy en listes Python

Les tableaux NumPy fournissent des opérations numériques et une gestion des données efficaces. Cependant, il peut y avoir des scénarios dans lesquels il est nécessaire de les convertir en listes Python pour un traitement ultérieur ou une compatibilité avec d'autres outils. Cet article explore la méthode la plus courante pour réaliser cette conversion.

Utilisation de la méthode tolist()

La méthode tolist() est un moyen efficace de convertir un tableau NumPy dans une liste Python. Il parcourt les éléments du tableau et les affecte à une nouvelle liste de mêmes dimensions. Par exemple :

<code class="python">import numpy as np

array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
list_from_array = array.tolist()</code>

Le list_from_array résultant sera :

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

Préservation des types de données

Il est important de noter que tolist() convertit les éléments du tableau en type Python compatible le plus proche. Cela signifie que les types de données NumPy, tels que np.int32 ou np.float32, seront convertis en entiers ou flottants Python normaux. S'il est nécessaire de conserver les types de données NumPy, envisagez plutôt d'utiliser la méthode list(). Cela produira une liste de scalaires NumPy :

<code class="python">list_of_scalars = list(array)</code>

Dans ce cas, list_of_scalars sera :

[np.int32(1), np.int32(2), np.int32(3), np.int32(4), np.int32(5), np.int32(6)]

En utilisant les méthodes tolist() ou list() de manière appropriée, vous pouvez convertissez facilement les tableaux NumPy en listes Python tout en conservant les types de données et les dimensions souhaités.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn