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numpy 配列に関する実用的なヒント: リストからの変換

Jan 26, 2024 am 08:55 AM
実践的なヒントnumpy配列リスト変換

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。

  1. np.array() 関数の使用

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]
  1. np.asarray()関数を使用

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]
  1. np.reshape()関数を使用

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]]
  1. np.zeros() または np.ones() 関数を使用します
# #np.zeros() 関数はすべて 0 の NumPy 配列を作成でき、np.ones() 関数はすべて 1 の NumPy 配列を作成できます。リストを NumPy 配列に変換するには、最初にすべて 0 またはすべて 1 で構成される NumPy 配列を作成し、次にそれに値を割り当てます。

サンプルコード:

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]

    np.fromiter()関数を使用
np.fromiter()関数は、反復可能なオブジェクト (リストなど) から NumPy 配列を作成できます。前のメソッドと比較して、np.fromiter() 関数はより柔軟であり、配列の作成時に dtype と形状を指定できます。

サンプルコード:

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.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。

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