Rumah  >  Artikel  >  pembangunan bahagian belakang  >  Bagaimana untuk Menukar Array NumPy kepada Senarai Python: tolist() vs. list()?

Bagaimana untuk Menukar Array NumPy kepada Senarai Python: tolist() vs. list()?

Susan Sarandon
Susan Sarandonasal
2024-10-26 18:21:02677semak imbas

How to Convert  NumPy Arrays to Python Lists: tolist() vs. list()?

Menukar Tatasusunan NumPy kepada Senarai Python: Pendekatan Lurus

Apabila bekerja dengan manipulasi data, selalunya perlu menukar jenis data untuk analisis atau integrasi ke dalam alat lain. Satu penukaran biasa ialah menukar tatasusunan NumPy kepada senarai Python. Tatasusunan NumPy menawarkan operasi berangka yang berkuasa, manakala senarai menyediakan fleksibiliti dan keserasian dengan pelbagai modul Python.

Penyelesaian Mudah: Menggunakan tolist()

Untuk menukar tatasusunan NumPy dengan mudah ke dalam senarai Python, bergantung pada kaedah tolist() yang mudah. Kaedah ini direka bentuk untuk mengekstrak nilai daripada tatasusunan NumPy dan mewakilinya sebagai senarai, mengekalkan susunan asal.

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

Memelihara Jenis Data NumPy

Oleh lalai, tolist() menukar nilai tatasusunan NumPy kepada jenis Python, yang berpotensi mengakibatkan kehilangan ketepatan data. Jika mengekalkan jenis data NumPy adalah penting, pertimbangkan untuk menggunakan kaedah list() sebaliknya. Pendekatan ini mencipta senarai skalar NumPy, memastikan pengekalan jenis data.

Pertimbangan Tambahan

  • Transformasi Data: tolist( ) tidak mengubah suai tatasusunan NumPy asal.
  • Jenis Data: list() tidak menukar nilai tatasusunan NumPy kepada jenis Python, mengekalkan perwakilan data asalnya.
  • Pemeliharaan Ketepatan: list() sesuai apabila ketepatan nilai NumPy adalah penting, manakala tolist() diutamakan apabila data ditujukan untuk tujuan bukan berangka.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Array NumPy kepada Senarai Python: tolist() vs. list()?. 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