python将list转为np.array
时间: 2023-10-07 16:13:42 浏览: 51
要将一个list转换为np.array,需要使用numpy库中的array函数。下面是一个例子:
```python
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]
```
如果list中含有多个嵌套的子列表,可以使用多维数组来表示。例如:
```python
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
python list 和 np.array 访问速度对比
Python中的列表(list)和NumPy数组(np.array)在访问速度上是有差别的。一般情况下,NumPy数组的访问速度更快。
使用Python中的列表,访问元素时需要遍历整个列表来找到目标元素,这个过程的时间复杂度是O(n)。对于大型数据集,这种线性搜索的方式可能会导致较长的访问时间。
而NumPy数组是由C语言底层实现的,可以进行矢量化操作。这意味着当你使用NumPy数组时,可以直接对整个数组进行操作,而无需遍历每个元素。这种矢量化操作使得访问速度更快,并且可以进行并行计算,提高了计算效率。因此,对于大型数据集,使用NumPy数组能够显著提高访问速度。
需要注意的是,使用NumPy数组的前提是数据类型一致,因为NumPy数组需要在内存中连续存储相同类型的数据,这样才能实现高效的矢量化操作。而Python列表则可以包含不同类型的数据。
总结来说,对于大型数据集,如果需要高效的访问和操作,建议使用NumPy数组。而对于小型数据集或者需要存储不同类型数据的情况,可以使用Python列表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
np.array 转为 list
要将np.array转换为list,可以使用tolist()函数。例如,如果有一个名为a的np.array数组,可以使用a.tolist()将其转换为list类型。这样就可以将np.array转换为list。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python linalg测试的使用 python测试使用例程提供linalg使用的代码,供参考](https://download.csdn.net/download/li171049/88226181)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [nparray和list的转换](https://blog.csdn.net/github_38575699/article/details/108109249)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist](https://download.csdn.net/download/weixin_38571453/13711564)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]