numpy.ndarray转化成np.array

`numpy.ndarray` 是 `numpy` 库中的多维数组对象，而 `np.array` 是 `numpy` 库中的数组函数。实际上，`numpy.ndarray` 对象与 `np.array` 函数生成的数组对象是等价的，因此可以直接使用 `np.array` 函数将 `numpy.ndarray` 对象转换为数组对象。

例如，假设现有一个 `numpy.ndarray` 对象 `arr`，可以使用以下代码将其转换为数组对象：

import numpy as np

arr = np.ndarray(shape=(2, 2), dtype=float, order='F')
arr = np.array(arr)

在上面的代码中，我们首先创建一个 `numpy.ndarray` 对象 `arr`，然后使用 `np.array` 函数将其转换为数组对象。在最终的结果中，`arr` 变量将包含一个 `np.array` 类型的数组对象。

相关问题

将numpy.ndarray转化为np.array

### 回答1：
这个问题可以回答。numpy.ndarray 和 np.array 是同一种数据类型，因此不需要进行转换。numpy.ndarray 是 numpy 库中的多维数组对象，而 np.array 是 numpy 库中的数组类。可以直接使用 np.array() 函数创建一个 numpy 数组。

### 回答2：
将numpy.ndarray转化为np.array是多余的，因为numpy.ndarray就是numpy数组的一种表示形式。numpy.ndarray是一个多维数组对象，而np.array是numpy库中用于创建数组对象的函数。实际上，当我们使用numpy库进行数组操作时，创建的数组对象就是numpy.ndarray类型的。因此，无需进行任何转化，numpy.ndarray本身就是np.array的一种形式，可以直接使用。

### 回答3：
将numpy.ndarray转化为np.array是一种效果相同但不同名称的操作。numpy.ndarray是NumPy库中的多维数组对象，而np.array是NumPy库中的数组类。
要将numpy.ndarray转化为np.array很简单，只需使用np.array()函数即可。这个函数可以接收numpy.ndarray作为参数，并返回一个新的数组对象。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个numpy.ndarray对象
ndarray_obj = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将numpy.ndarray转化为np.array
array_obj = np.array(ndarray_obj)

print("numpy.ndarray对象：")
print(ndarray_obj)

print("np.array对象：")
print(array_obj)

运行结果如下：

numpy.ndarray对象：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
 
np.array对象：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

可以看到，通过np.array()函数将numpy.ndarray转化为np.array之后，对象的值和形状都不发生变化。这个转化操作一般用于将其他类型的数组对象（如Python列表）转化为NumPy数组对象，以便于进行NumPy库提供的各种操作和计算。

numpy.ndarray转化成list

可以使用 Python 的列表推导式将 Numpy 数组转换为列表。具体操作如下：

import numpy as np

# 创建一个示例 Numpy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将 Numpy 数组转换为列表
result = [list(row) for row in arr]

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

其中，`list(row)` 将 Numpy 数组中的每一行转换为列表，然后使用列表推导式将所有行转换为一个大列表。列表推导式的语法为：

[expression for item in iterable]

其中，`expression` 表示要对每个元素进行的操作，`item` 表示可迭代对象中的每个元素，`iterable` 表示要进行迭代的对象。在本例中，`expression` 为 `list(row)`，即将每一行转换为一个列表，`item` 为 `row`，即 Numpy 数组中的每一行，`iterable` 为 `arr`，即 Numpy 数组。