NumPy 配列を Python リストに変換する方法: tolist() vs list()?

NumPy 配列を Python リストに変換する: 簡単なアプローチ

データ操作を行う場合、多くの場合、分析や分析のためにデータ型を変換する必要があります。他のツールへの統合。一般的な変換の 1 つは、NumPy 配列を Python リストに変換することです。 NumPy 配列は強力な数値演算を提供し、リストは柔軟性とさまざまな Python モジュールとの互換性を提供します。

簡単な解決策: tolist() を使用する

NumPy 配列を簡単に変換するにはPython リストに変換するには、便利な tolist() メソッドを使用します。このメソッドは、NumPy 配列から値を抽出し、元の配置を維持しながらリストとして表すように設計されています。

>>> import numpy as np
>>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).tolist()
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

NumPy データ型の保持

Byデフォルトでは、tolist() は NumPy 配列値を Python 型に変換するため、データ精度が失われる可能性があります。 NumPy データ型を保持することが重要な場合は、代わりに list() メソッドを使用することを検討してください。このアプローチでは、NumPy スカラーのリストを作成し、データ型の保持を保証します。

追加の考慮事項

• データ変換: tolist( ) は、元の NumPy 配列を変更しません。
• データ型: list() は、NumPy 配列の値を Python 型に変換せず、元のデータ表現を維持します。
• 精度の保持: NumPy 値の精度が重要な場合は list() が適していますが、データが数値以外の目的で使用される場合は tolist() が推奨されます。

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