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

怎么将np.array变成列表

你可以使用 `tolist()` 方法将NumPy数组转换为Python列表。例如：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将NumPy数组转换为Python列表
lst = arr.tolist()

print(lst)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

如果你有一个多维数组，你也可以使用 `tolist()` 方法将其转换为嵌套列表。例如：

import numpy as np

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

# 将NumPy多维数组转换为嵌套列表
lst = arr.tolist()

print(lst)  # 输出 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

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.])]}

for k, v in usefuldata.items():
if len(v) > 0:
v = np.array(v)
if len(v) == 1:
slope = np.array([0, 0, 0])
intercept = v[0]
else:
x = np.arange(len(v))
y = v[:, 2]
slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
eq = "z = {:.2f}x + {:.2f}y + ({:.2f})".format(slope, 0, intercept)
print("键{}对应的值{}拟合得到的斜率为{}，截距为{}".format(k, v, slope, intercept))
print("直线方程为：", eq)
else:
print("键{}对应的值为空".format(k))