列表怎么变为np.array

要将列表转换为 `np.array`，可以使用 NumPy 库中的 `array` 函数。例如，假设我们有一个包含 5 个整数的列表，可以按以下方式将其转换为 `np.array`：

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)

输出：

[1 2 3 4 5]

同样，如果我们有一个包含多个列表的嵌套列表，可以按以下方式将其转换为 `np.array`：

my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)

输出：

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

相关问题

import numpy as np # 定义字典 usefuldata = {0: [], 1: [np.array([15., 15., 75.]), np.array([15., 15., 45.])], 2: [np.array([15., 75., 15.]), np.array([15., 45., 15.])], 3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np.array([15., 75., 45.])], 4: [np.array([75., 15., 15.]), np.array([45., 15., 15.])], 5: [np.array([75., 15., 75.]), np.array([75., 15., 45.]), np.array([45., 15., 75.]), np.array([45., 15., 45.])], 6: [np.array([75., 75., 15.]), np.array([75., 45., 15.]), np.array([45., 75., 15.]), np.array([45., 45., 15.])], 7: [np.array([75., 75., 75.]), np.array([75., 45., 75.]), np.array([75., 75., 45.]), np.array([75., 45., 45.]), np.array([45., 75., 75.]), np.array([45., 45., 75.]), np.array([45., 75., 45.]), np.array([45., 45., 45.])]} # 遍历字典 for k, v in usefuldata.items(): if len(v) > 0: # 如果该键对应的值非空 # 将数组转化为numpy数组 v = np.array(v) if len(v) == 1: # 数据点仅有一个的情况 slope = np.array([0, 0, 0]) # 斜率设为0 intercept = v[0] # 截距为数据点本身 else: # 进行一次线性拟合，拟合结果为斜率和截距 slope, intercept = np.polyfit(np.arange(len(v)), v, 1) # 输出拟合结果 print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{}，截距为{}".format(k, v, slope, intercept)) # 计算直线方程 eq = "z = {}x + {}y + ({})".format(slope[0], slope[1], intercept[2]) print("直线方程为：", eq) else: print("键{}对应的值为空".format(k))。请你改写这一段代码，代码中字典的参数有变化，变成了{0: [], 1: [], 2: [], 3: [array([15., 75., 75.]), array([15., 45., 75.]), array([15., 75., 45.])], 4: [], 5: [array([75., 15., 75.]), array([75., 15., 45.]), array([45., 15., 75.]), array([45., 15., 45.])], 6: [array([75., 75., 15.]), array([75., 45., 15.]), array([45., 75., 15.]), array([45., 45., 15.])], 7: [array([75., 75., 75.]), array([75., 45., 75.]), array([75., 75., 45.]), array([75., 45., 45.]), array([45., 75., 75.]), array([45., 45., 75.]), array([45., 75., 45.]), array([45., 45., 45.])]}

import numpy as np

usefuldata = {
0: [],
1: [],
2: [],
3: [np.array([15., 75., 75.]), np.array([15., 45., 75.]), np.array([15., 75., 45.])],
4: [],
5: [np.array([75., 15., 75.]), np.array([75., 15., 45.]), np.array([45., 15., 75.]), np.array([45., 15., 45.])],
6: [np.array([75., 75., 15.]), np.array([75., 45., 15.]), np.array([45., 75., 15.]), np.array([45., 45., 15.])],
7: [np.array([75., 75., 75.]), np.array([75., 45., 75.]), np.array([75., 75., 45.]), np.array([75., 45., 45.]), np.array([45., 75., 75.]), np.array([45., 45., 75.]), np.array([45., 75., 45.]), np.array([45., 45., 45.])]
}

# 遍历字典
for k, v in usefuldata.items():
if len(v) > 0: # 如果该键对应的值非空
# 将数组转化为numpy数组
v = np.array(v)
if len(v) == 1: # 数据点仅有一个的情况
slope = np.array([0, 0, 0]) # 斜率设为0
intercept = v[0] # 截距为数据点本身
else:
# 进行一次线性拟合，拟合结果为斜率和截距
slope, intercept = np.polyfit(np.arange(len(v)), v, 1)
# 输出拟合结果
print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{}，截距为{}".format(k, v, slope, intercept))
# 计算直线方程
eq = "z = {}x + {}y + ({})".format(slope[0], slope[1], intercept[2])
print("直线方程为：", eq)
else:
print("键{}对应的值为空".format(k))

将PIL装变为np.array

可以使用numpy库中的asarray()函数将PIL Image对象转换为numpy数组，代码如下：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图片
img = Image.open('image.jpg')

# 将PIL Image对象转换为numpy数组
img_array = np.asarray(img)

# 打印数组形状
print(img_array.shape)

其中，'image.jpg'为图片文件的路径，img_array为转换后的numpy数组，可以通过打印数组形状来验证转换是否成功。