ホームページ > 記事 > ウェブフロントエンド > numpy 配列に関する実用的なヒント: リストからの変換
リストを numpy 配列に変換するための実践的なヒント。特定のコード例が必要です。
Python では、NumPy (数値 Python) は、Python コンピューティング ライブラリで科学を行うためのツールです。効率的な多次元配列オブジェクト (ndarray) と、配列に対する高速操作のためのツールを提供します。リストを NumPy 配列に変換することで、データの処理と分析に NumPy の機能を活用できます。
以下では、リストを NumPy 配列に変換するためのいくつかの実用的なテクニックを紹介し、具体的なコード例を示します。
np.array() 関数は、NumPy で最もよく使用される関数の 1 つであり、リストをNumPy 配列。この関数のパラメータはリストを入力として受け取り、対応する NumPy 配列を返します。
サンプルコード:
import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.array(my_list) print(my_array)
出力結果:
[1 2 3 4 5]
np.asarray()この関数関数は、リストを NumPy 配列に変換できる np.array() 関数に似ています。 np.array() とは異なり、np.asarray() 関数は入力データの型をデフォルトの dtype に変換するのではなく、可能な限り保持します。
サンプルコード:
import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.asarray(my_list) print(my_array)
出力結果:
[1 2 3 4 5]
np.reshape()関数は NumPy 配列の形状を変更できます。リストを 1 次元配列に変換し、np.reshape() 関数を使用して形状を変更すると、さまざまな次元の NumPy 配列を取得できます。
サンプルコード:
import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.array(my_list) reshaped_array = np.reshape(my_array, (5, 1)) print(reshaped_array)
出力結果:
[[1] [2] [3] [4] [5]]
import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.zeros(len(my_list), dtype=int) for i, item in enumerate(my_list): my_array[i] = item print(my_array)出力結果:
[1 2 3 4 5]
import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.fromiter(my_list, dtype=int) print(my_array)出力結果:
[1 2 3 4 5]以上はリストをNumPy配列に変換する実践的な手法をいくつか紹介しましたので、お役に立てれば幸いです。 NumPy の強力な機能により、データ処理と分析の効率が向上します。リストを NumPy 配列に変換することは、データ処理と分析の最初のステップです。これらのテクニックをマスターすることで、より柔軟に科学技術計算にNumPyを活用できるようになります。
以上がnumpy 配列に関する実用的なヒント: リストからの変換の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。