Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Menukar Senarai Senarai ke dalam Array Numpy Menggunakan Kaedah Berbeza?

Bagaimana untuk Menukar Senarai Senarai ke dalam Array Numpy Menggunakan Kaedah Berbeza?

Barbara Streisand
Barbara Streisandasal
2024-10-20 13:08:02646semak imbas

How to Convert a List of Lists into a Numpy Array Using Different Methods?

Menukar Senarai Senarai menjadi Numpy Array

Apabila bekerja dengan struktur data bersarang dalam Python, selalunya menjadi perlu untuk menukarnya menjadi format yang lebih berstruktur seperti tatasusunan Numpy. Untuk menukar senarai senarai kepada tatasusunan Numpy, di mana setiap baris mewakili subsenarai individu dan mengandungi elemennya, beberapa pendekatan boleh digunakan.

Satu kaedah melibatkan mencipta tatasusunan, di mana setiap elemen di bahagian luar tatasusunan itu sendiri adalah tatasusunan yang mengandungi kandungan subsenarai yang sepadan dalam senarai senarai asal. Berikut ialah contoh:

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])</code>

Sebagai alternatif, seseorang boleh membuat tatasusunan senarai, di mana tatasusunan luar mengandungi subsenarai itu sendiri sebagai elemen.

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array(x)</code>

Dalam kes di mana subsenarai berbeza dalam panjang, adalah mungkin untuk menyamakan panjangnya dengan memasukkan subsenarai yang lebih pendek dengan nilai None sebelum menukarnya menjadi tatasusunan Numpy.

<code class="python">x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
length = max(map(len, x))
y = numpy.array([xi + [None] * (length - len(xi)) for xi in x])</code>

Kaedah yang manakah untuk dipilih bergantung pada keperluan khusus tugasan. Pendekatan ini memberikan pemahaman yang menyeluruh tentang cara menukar senarai senarai kepada tatasusunan Numpy, membolehkan manipulasi data yang cekap dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Senarai Senarai ke dalam Array Numpy Menggunakan Kaedah Berbeza?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn