


Bagaimana untuk Menukar Array NumPy kepada Senarai Python: 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!

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

Bagaimana cara menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan tag tertutup pertama dan berhenti? Semasa berurusan dengan HTML atau bahasa markup lain, ungkapan biasa sering diperlukan untuk ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular