由于这是谷歌上将列表列表转换为Numpy数组的顶级搜索，我将提供以下内容，尽管这个问题已经存在4年了:

>>> x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
>>> y = numpy.hstack(x)
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

当我第一次想到这样做的时候，我对自己很满意，因为它太简单了。然而，在用一个更大的列表来计时之后，这样做实际上更快:

>>> y = numpy.concatenate([numpy.array(i) for i in x])
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

注意，@Bastiaan的答案#1没有形成一个连续的列表，因此我添加了连接。

无论如何……我更喜欢hstack方法，因为它优雅地使用了Numpy。

由于这是谷歌上将列表列表转换为Numpy数组的顶级搜索，我将提供以下内容，尽管这个问题已经存在4年了:

>>> x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
>>> y = numpy.hstack(x)
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

当我第一次想到这样做的时候，我对自己很满意，因为它太简单了。然而，在用一个更大的列表来计时之后，这样做实际上更快:

>>> y = numpy.concatenate([numpy.array(i) for i in x])
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

注意，@Bastiaan的答案#1没有形成一个连续的列表，因此我添加了连接。

无论如何……我更喜欢hstack方法，因为它优雅地使用了Numpy。

就用熊猫吧

list(pd.DataFrame(listofstuff).melt().values)

这只适用于列表的列表

如果你有一个列表的列表的列表，你可能想尝试一些沿着

lists(pd.DataFrame(listofstuff).melt().apply(pd.Series).melt().values)

其实很简单:

>>> lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.array(lists)
array([[1, 2],
       [3, 4]])

>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) 
array([[1, 2], [3, 4]])

同样，在搜索将N层嵌套列表转换为N维数组的问题后，我一无所获，所以这里是我的解决方法:

import numpy as np

new_array=np.array([[[coord for coord in xk] for xk in xj] for xj in xi], ndmin=3) #this case for N=3