Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy Seragam?

Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy Seragam?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-10-20 13:09:02687semak imbas

How Can I Convert a List of Lists into a Uniform NumPy Array?

Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy

Tugas biasa dalam analisis data ialah menukar senarai senarai menjadi tatasusunan NumPy untuk operasi berangka yang cekap. Tatasusunan ini boleh dibentuk dengan memperuntukkan setiap senarai kepada satu baris, dengan setiap elemen dalam senarai itu menduduki lajur.

Pilihan 1: Tatasusunan

Jika subsenarai mempunyai panjang yang berbeza-beza, pendekatan yang sesuai adalah untuk mencipta tatasusunan tatasusunan. Ini mengekalkan struktur asal senarai senarai, menjadikannya mudah untuk mendapatkan semula elemen tertentu atau melaksanakan operasi pada subsenarai individu.

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

Pilihan 2: Tatasusunan Senarai

Kaedah alternatif adalah dengan membuat pelbagai senarai. Pendekatan ini mengekalkan struktur senarai senarai, dengan setiap subsenarai diwakili sebagai senarai dalam tatasusunan.

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

Pilihan 3: Panjang Senarai Seragam

Jika adalah penting bahawa subsenarai mempunyai panjang seragam, adalah mungkin untuk memasukkan senarai yang lebih pendek dengan nilai Tiada. Ini mencipta tatasusunan segi empat tepat dengan dimensi yang konsisten.

<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>

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Senarai Senarai kepada Tatasusunan NumPy Seragam?. 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