python把np.array转化成list
时间: 2023-04-25 10:05:52 浏览: 106
可以使用tolist()方法将numpy数组转换为Python列表,例如:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
lst = arr.tolist()
print(lst) # [1, 2, 3, 4, 5]
相关问题
python中np.array()
在Python中,np.array()是NumPy库中的一个函数,用于创建多维数组。它可以接收一个序列(如列表或元组)作为参数,并将其转换为NumPy数组。该函数具有多种用法和参数选项,以下是几个示例:
1. 进阶用法:
```python
import numpy as np
array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=np.float32)
print("数组array的值为: ")
print(array)
print("数组array的默认类型为: ")
print(array.dtype)
```
这个示例中,我们使用了dtype参数来指定数组的数据类型为np.float32,创建了一个包含10个元素的一维数组。输出结果为:
```
数组array的值为: [0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
数组array的默认类型为: float32
```
2. 普通用法:
```python
import numpy as np
array = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print("数组array的值为: ")
print(array)
print("数组array的默认类型为: ")
print(array.dtype)
```
这个示例中,我们没有指定dtype参数,创建了一个包含10个元素的一维数组。输出结果为:
```
数组array的值为: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
数组array的默认类型为: int32
```
3. 更高级的用法:
```python
import numpy as np
array = np.array((1, 2), dtype=[('x', np.int8), ('y', np.int16)])
print("数组array的值为: ")
print(array)
print("数组array的默认类型为: ")
print(array.dtype)
print("数组array中对应x标签元素为: ")
print(array['x'])
print("数组array中对应y标签元素为: ")
print(array['y'])
```
这个示例中,我们使用dtype参数指定了一个复杂的数据类型,包含了两个字段x和y,分别对应np.int8和np.int16类型的数据。输出结果为:
```
数组array的值为: (1, 2)
数组array的默认类型为: [('x', 'i1'), ('y', '<i2')]
数组array中对应x标签元素为: 1
数组array中对应y标签元素为: 2
```
总结而言,np.array()可以根据不同的参数选项来创建不同类型的数组,并且它返回的数组对象可以用于执行各种数学和逻辑运算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.array()函数](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/122194100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
python中np.array()函数
引用、和中展示了不同用法的np.array()函数。这是一个用于创建NumPy数组的函数。通过该函数,我们可以将Python中的列表或元组转换为NumPy数组。在使用该函数时,我们可以指定所创建数组的数据类型,或者可以使用默认的数据类型。根据引用,我们可以使用np.array()函数创建一个包含指定值的数组,并指定数据类型。根据引用,我们还可以使用np.array()函数创建具有标签的数组,每个标签对应一个数据类型。最后,根据引用,我们可以使用np.array()函数创建一个具有默认数据类型的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.array()函数](https://blog.csdn.net/u011699626/article/details/122194100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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