np.ndarry.tolist()是什么意思

`np.ndarray.tolist()` 是 NumPy 库中的一个函数，它用于将 NumPy 数组（`ndarray`）转换为 Python 列表（`list`）。具体来说，它返回一个由数组元素组成的列表，其中每个元素都被转换为 Python 内置数据类型（如整数、浮点数等）。

例如，可以使用以下代码将一个 NumPy 数组转换为 Python 列表：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr_list = arr.tolist()

print(arr_list)  # 输出 [[1, 2], [3, 4]]

这里，`arr` 是一个二维的 NumPy 数组，使用 `arr.tolist()` 将其转换为了一个二维的 Python 列表 `arr_list`，并输出了 `arr_list` 的值。

相关问题

np.array与np.ndarry

np.array()和np.ndarray()都是用于创建NumPy数组的函数，但它们有一些细微的区别。

首先，np.array()是一个函数，用于将输入转换为NumPy数组。它可以接受任何序列型的输入，包括元组、列表和数组。np.array()还可以指定创建的数组的数据类型，默认情况下根据输入的数据类型进行推断。简单示例中的arr01和arr02都是通过np.array()函数创建的，其中arr01的数据类型是int32，arr02的数据类型是float64。

而np.ndarray()是一个类，用于创建NumPy数组对象。与np.array()不同，np.ndarray()需要提供一个shape参数来指定数组的形状，还可以指定数据类型。np.ndarray()还可以通过dtype参数指定数组的数据类型。

另外，np.asarray()和np.array()在功能上是相似的，都可以用于创建NumPy数组。但是，np.asarray()函数返回一个输入数组的视图（view），如果输入数组已经是一个NumPy数组，则不会创建新的数组对象。而np.array()函数总是返回一个新的数组对象。

综上所述，np.array()和np.ndarray()都可以用于创建NumPy数组，但它们的用法和功能略有不同。np.array()是一个函数，用于将输入转换为数组，而np.ndarray()是一个类，用于创建数组对象。np.asarray()函数与np.array()函数相似，但返回的是输入数组的视图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

np.array和np.ndarry 的区别

np.array和np.ndarray都是NumPy库中用于创建数组的函数，它们之间有以下区别[^1][^2]：

1. np.array是一个函数，用于将输入数据（例如列表、元组、数组等）转换为数组。而np.ndarray是一个类，用于创建多维数组对象。

2. np.array返回的是一个数组对象，而np.ndarray返回的是一个多维数组对象。

3. np.array可以接受多种类型的输入数据，并根据输入数据的类型自动推断数组的数据类型。而np.ndarray需要显式指定数组的数据类型。

4. np.array可以通过修改输入数据的形状来创建新的数组，而np.ndarray则需要使用reshape()函数来改变数组的形状。

5. np.array创建的数组是一个副本，对原始数据的修改不会影响到数组本身。而np.ndarray创建的数组是对原始数据的引用，对原始数据的修改会影响到数组本身。

下面是一个示例代码，演示了np.array和np.ndarray的区别[^1][^2]：

import numpy as np

# 使用np.array创建数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(arr1))  # 输出：<class 'numpy.ndarray'>
print(arr1)  # 输出：[1 2 3 4 5]

# 使用np.ndarray创建数组
arr2 = np.ndarray([1, 2, 3, 4, 5])
print(type(arr2))  # 输出：<class 'numpy.ndarray'>
print(arr2)  # 输出：[1 2 3 4 5]

# 修改原始数据
arr1[0] = 10
print(arr1)  # 输出：[10 2 3 4 5]

arr2[0] = 10
print(arr2)  # 输出：[10.  2.  3.  4.  5.]