ndarray转化array
时间: 2024-03-09 10:23:50 浏览: 14
`ndarray` 是 `NumPy` 库中的一个重要数据类型,与 Python 内置的 `list` 类型类似,但是它支持更多的数学和科学计算操作。如果你想将 `ndarray` 转化为 Python 内置的 `array`,可以使用 `tolist()` 方法。
例如,假设有一个 `ndarray` 对象 `arr`:
``` python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
```
你可以使用 `tolist()` 方法将其转化为 Python 内置的 `array`:
``` python
py_arr = arr.tolist()
```
这里的 `py_arr` 就是 Python 内置的 `array` 对象,它的值与 `arr` 相同。
需要注意的是,`array` 对象只能存储一维序列,如果 `ndarray` 是多维的,那么 `tolist()` 方法将返回一个包含多个子列表的嵌套列表。如果你希望将多维 `ndarray` 转化为一维 `array`,需要使用 `flatten()` 或者 `ravel()` 方法。例如:
``` python
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
py_arr = arr.flatten().tolist() # [1, 2, 3, 4]
```
这里的 `flatten()` 方法将多维的 `arr` 展开为一维数组,然后再使用 `tolist()` 方法将其转化为 Python 内置的 `array` 对象。
相关问题
NDArray转化为np.array
可以使用MXNet的`asnumpy`函数将NDArray转换为NumPy数组。示例如下:
```python
import mxnet as mx
import numpy as np
# 创建一个NDArray
arr = mx.nd.array([[1, 2], [3, 4]])
# 将NDArray转换为NumPy数组
np_arr = arr.asnumpy()
print(np_arr)
```
输出结果为:
```
array([[1., 2.],
[3., 4.]], dtype=float32)
```
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。