np.array.tolist()

`np.array.tolist()` 是 numpy 库中的一个方法，用于将 numpy 数组转换为 Python 列表。它的作用是将一个 numpy 数组转换为一个 Python 列表，便于对数据的处理和分析。

使用方法如下：

import numpy as np

# 创建一个 numpy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

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

print(lst)  # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

在上述代码中，首先导入了 numpy 库，然后创建了一个 numpy 数组 `arr`，接着使用 `arr.tolist()` 将其转换为 Python 列表 `lst`，最后打印输出 Python 列表 `lst`。

相关问题

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

好的，你想要将这段代码封装成一个函数，可以尝试以下的实现：

import numpy as np
import pickle
import math

def sample_data(filepath):
    f = open(filepath, 'rb')
    bi = pickle.load(f)
    data = np.arange(0, 156)
    data = data.tolist()
    samples = []
    c = []
    a = 11
    r = math.ceil(len(data)/a)
    for i in range(a):
        if len(data) > r:
            sample = np.random.choice(data, r, replace=False)
        else:
            sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False)
        b = [bi[j] for j in list(sample)]
        c.append(b)
        samples.append(sample)
        for s in sample:
            data.remove(s)
    samples = [np.array(s) for s in samples]
    samples = np.concatenate(samples, axis=0)
    c = [np.array(e) for e in c]
    c = np.concatenate(c, axis=0)
    return samples, c

你可以将这个函数保存在一个.py文件中，然后在其他的python文件中，通过import导入并调用该函数。调用方法如下：

from your_module import sample_data

filepath = r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl'
samples, c = sample_data(filepath)

其中，filepath是你想要读取的pickle文件的路径。函数返回两个变量，分别为samples和c。

np.array与np.ndarray

np.array()和np.ndarray()之间的区别是什么?

np.array()是一个创建ndarray的便利函数，它将输入的数据转化为ndarray格式的数组。它可以接受多种不同类型的输入数据，包括列表、元组和其他可迭代对象。np.array()会将输入数据转化为ndarray对象，而ndarray是一个多维数组对象。

np.ndarray()是一个类，它用于创建ndarray数组。与np.array()不同，np.ndarray()需要显式地指定数组的维度和数据类型。它可以通过传递一个元组作为参数来指定数组的形状，还可以通过指定dtype参数来指定数组的数据类型。

总结来说，np.array()是一个创建ndarray数组的方便的函数，而np.ndarray()是一个类，用于创建ndarray数组，它提供了更多的灵活性和控制能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[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: 50%"]
- *2* [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: 50%"]
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