将二维 numpy 数组转换为列表列表 [英] Convert 2d numpy array into list of lists

问题描述

我使用了一个外部模块(libsvm)，它没有支持 numpy 数组，只有元组、列表和字典.但我的数据在一个二维 numpy 数组中.我怎样才能将它转换为 pythonic 方式，也就是没有循环.

<预><代码>>>>导入 numpy>>>数组 = numpy.ones((2,4))>>>数据列表 = 列表(数组)>>>数据列表[数组([ 1., 1., 1., 1.]), 数组([ 1., 1., 1., 1.])]>>>类型(数据列表[0])<输入'numpy.ndarray'># <=我不想要的# 使用for循环的非pythonic方式>>>新数据=列表()>>>对于 data_list 中的行:... 行 = 列表(行)... newdata.append(line)>>>类型(新数据[0])<输入列表"># <=我想要的

解决方案

你可以用 matrix.tolist() 简单地将矩阵转换为列表，证明:

<预><代码>>>>导入 numpy>>>a = numpy.ones((2,4))>>>一种数组([[ 1., 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1., 1.]])>>>a.tolist()[[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]>>>类型(a.tolist())<输入列表">>>>类型(a.tolist()[0])<输入列表">

I use an external module (libsvm), which does not support numpy arrays, only tuples, lists and dicts. But my data is in a 2d numpy array. How can I convert it the pythonic way, aka without loops.

>>> import numpy
>>> array = numpy.ones((2,4))
>>> data_list = list(array)
>>> data_list
[array([ 1.,  1.,  1.,  1.]), array([ 1.,  1.,  1.,  1.])]

>>> type(data_list[0])
<type 'numpy.ndarray'>  # <= what I don't want

# non pythonic way using for loop
>>> newdata=list()
>>> for line in data_list:
...     line = list(line)
...     newdata.append(line)
>>> type(newdata[0])
<type 'list'>  # <= what I want

解决方案

You can simply cast the matrix to list with matrix.tolist(), proof:

>>> import numpy
>>> a = numpy.ones((2,4))
>>> a
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
>>> a.tolist()
[[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]
>>> type(a.tolist())
<type 'list'>
>>> type(a.tolist()[0])
<type 'list'>

这篇关于将二维 numpy 数组转换为列表列表的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！