如何将简单的列表转换为numpy数组?行是单独的子列表,每行包含子列表中的元素。
当前回答
OP指定“行是单独的子列表,每行包含子列表中的元素”。
假设numpy的使用不被禁止(假设numpy已经被添加到OP中),使用vstack:
import numpy as np
list_of_lists= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7 ,8, 9]]
array = np.vstack(list_of_lists)
# array([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6],
# [7, 8, 9]])
或者更简单一点(在另一个答案中提到),
array = np.array(list_of_lists)
其他回答
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]])
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。
OP指定“行是单独的子列表,每行包含子列表中的元素”。
假设numpy的使用不被禁止(假设numpy已经被添加到OP中),使用vstack:
import numpy as np
list_of_lists= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7 ,8, 9]]
array = np.vstack(list_of_lists)
# array([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6],
# [7, 8, 9]])
或者更简单一点(在另一个答案中提到),
array = np.array(list_of_lists)
我有一个等长的列表。即使在那时,伊格纳西奥·巴斯克斯-艾布拉姆斯的答案对我来说也不奏效。我得到了一个一维numpy数组,它的元素是列表。如果你遇到同样的问题,你可以使用下面的方法
使用numpy.vstack
import numpy as np
np_array = np.empty((0,4), dtype='float')
for i in range(10)
row_data = ... # get row_data as list
np_array = np.vstack((np_array, np.array(row_data)))
推荐文章
- TypeError: ` NoneType `对象在Python中不可迭代
- 如何在Vim注释掉一个Python代码块
- python标准库中的装饰符(特别是@deprecated)
- 如何从外部访问本地Django web服务器
- 删除字符串的最后3个字符
- 在python中执行no-op的标准方法是什么?
- 如何从生成器构建numpy数组?
- 什么时候我应该(不)想要在我的代码中使用熊猫apply() ?
- 数据类vs类型。NamedTuple主要用例
- 如何从macOS完全卸载蟒蛇
- 是否有可能键入提示一个lambda函数?
- 'dict'对象没有has_key属性
- 使用Pandas groupby连接来自几行的字符串
- Pandas:给定列的数据帧行之和
- 如何避免在为Python项目构建Docker映像时重新安装包?