将列表转换为 numpy 数组 [英] Converting list to numpy array

问题描述

我设法使用命令行 sklearn 加载文件夹中的图像:load_sample_images()

我现在想将其转换为具有 float32 数据类型的 numpy.ndarray 格式

我能够使用:np.array(X) 将它转换为 np.ndarray，但是 np.array(X, dtype=np.float32) 和 np.asarray(X).astype('float32') 给我错误:

<块引用>

ValueError: 使用序列设置数组元素.

有没有办法解决这个问题?

 from sklearn_theano.datasets import load_sample_images将 numpy 导入为 npkinect_images = load_sample_images()X = kinect_images.imagesX_new = np.array(X) # 有效X_new = np.array(X[1], dtype=np.float32) # 有效X_new = np.array(X, dtype=np.float32) # 不起作用

解决方案

如果你有一个列表列表，你只需要使用...

将 numpy 导入为 np...npa = np.asarray(someListOfLists, dtype=np.float32)

根据这个LINK 在 scipy/numpy 文档中.您只需要在对 asarray 的调用中定义 dtype.

I have managed to load images in a folder using the command line sklearn: load_sample_images()

I would now like to convert it to a numpy.ndarray format with float32 datatype

I was able to convert it to np.ndarray using : np.array(X), however np.array(X, dtype=np.float32) and np.asarray(X).astype('float32') give me the error:

ValueError: setting an array element with a sequence.

Is there a way to work around this?

from sklearn_theano.datasets import load_sample_images
import numpy as np  

kinect_images = load_sample_images()
X = kinect_images.images

X_new = np.array(X)  # works
X_new = np.array(X[1], dtype=np.float32)  # works

X_new = np.array(X, dtype=np.float32)  # does not work

解决方案

If you have a list of lists, you only needed to use ...

import numpy as np
...
npa = np.asarray(someListOfLists, dtype=np.float32)

per this LINK in the scipy / numpy documentation. You just needed to define dtype inside the call to asarray.

这篇关于将列表转换为 numpy 数组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！