python展示列表形状，注意，列表的每个元素完全不同

如果列表的每个元素完全不同，即每个元素的长度都不同，这时候可以使用列表推导式将列表转换为一个嵌套元组的形式，然后使用numpy库将其转换为numpy数组并展示其形状，示例如下：

import numpy as np

# 定义一个列表，每个元素长度不同
lst = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

# 将列表转换为嵌套元组的形式
nested_tuple = tuple(tuple(x) for x in lst)

# 将嵌套元组转换为numpy数组
arr = np.array(nested_tuple)

# 输出数组形状
print(arr.shape)

输出结果为`(3,)`，表示该数组有3个元素，每个元素都是一个不同长度的子元组。因为该数组不是一个规则的矩阵，所以只能输出它的一维长度。

相关问题

python展示列表形状，注意，列表的每个元素完全不同，但我要看到每个元素内长度形状信息

如果您想要在展示列表形状的同时，查看每个元素内部的长度形状信息，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 定义一个列表，每个元素长度不同
lst = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

# 获取列表中每个元素的长度信息
lengths = [len(x) for x in lst]

# 将列表转换为嵌套元组的形式
nested_tuple = tuple(tuple(x) for x in lst)

# 将嵌套元组转换为numpy数组
arr = np.array(nested_tuple)

# 输出数组形状以及每个元素的长度信息
for i in range(arr.shape[0]):
    print(f"第{i+1}个元素的长度为{lengths[i]}，形状为{arr[i].shape}")

输出结果为：

第1个元素的长度为2，形状为(2,)
第2个元素的长度为3，形状为(3,)
第3个元素的长度为4，形状为(4,)

其中，`lengths`列表用于存储每个元素的长度信息，`arr[i].shape`用于获取该元素的形状信息，`for`循环用于遍历每个元素并进行输出。

python一维列表中每行元素转二维列表

在Python中，如果你有一个包含一维列表的一维列表，你可以通过嵌套循环将每个内部列表转换为一个单独的二维列表条目。这里是一个简单的例子：

# 假设我们有这样一个一维列表
one_dim_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 可以通过for循环遍历并转换为二维列表
two_dim_list = []
for row in one_dim_list:
    two_dim_list.append(row)

# 现在`two_dim_list`会是这样的：
# [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

如果你想保持原有的形状不变，只是将每个元素视为新的列而不是新行，可以使用列表推导式：

two_dim_list = [[item for item in sublist] for sublist in one_dim_list]

这将创建一个新的二维列表，其中每一行都来自原始的一维列表。