arr = np.array(lst)
时间: 2023-10-20 19:07:15 浏览: 37
是的,您可以使用这个代码将列表转换为Numpy数组。请注意,如果您的列表中有嵌套的列表,则需要使用多维数组来表示它们。例如,如果您的列表如下所示:
```python
lst = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
```
则可以使用以下代码将其转换为Numpy数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array(lst)
```
这将创建一个3x3的Numpy数组,并将其存储在变量“arr”中。您可以使用arr.shape查看它的形状。
相关问题
File "D:\403\myworld\modelZIP.py", line 142, in readCSVAll arr=np.array(nested_tuple) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (165,) + inhomogeneous part.
这个错误通常发生在使用numpy库的`np.array()`函数将嵌套的不规则列表转换为numpy数组时。这种情况下,列表中的每个元素长度不一,导致numpy无法将其转换为规则的数组。
您可以使用列表推导式将不规则的嵌套列表转换为元组的嵌套形式,例如:
```python
lst = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
nested_tuple = tuple(tuple(x) for x in lst)
```
然后使用numpy库的`np.array()`函数将元组的嵌套形式转换为numpy数组,例如:
```python
import numpy as np
arr = np.array(nested_tuple)
```
如果您仍然遇到这个错误,请检查列表中的每个元素是否具有相同的形状。如果不是,您可以将其转换为嵌套的元组列表,并使用numpy库的`np.array()`函数转换为numpy数组,这样就可以避免这个错误。
np.array_equal
`np.array_equal()`是一个用于比较两个numpy数组是否相等的函数。如果两个数组的形状和元素都相同,则返回True,否则返回False。
以下是`np.array_equal()`的使用方法:
```python
import numpy as np
# 例子1
arr1 = np.array([1, 2])
arr2 = np.array([1, 2])
print(np.array_equal(arr1, arr2)) # 输出:True
# 例子2
arr3 = np.array([1, 2])
lst1 = [1, 2]
print(np.array_equal(arr3, lst1)) # 输出:True
```
需要注意的是,如果两个数组的数据类型不同,则`np.array_equal()`函数会返回False。此外,如果两个数组的形状不同,则需要使用`np.array()`函数将它们转换为相同的形状后再进行比较。