列表放入numpy数组
列表放入numpy数组
提问于 2012-04-27 15:15:07
如何将列表的简单列表转换为numpy数组？行是单独的子列表，每一行都包含子列表中的元素。
回答 8
Stack Overflow用户
发布于 2014-10-07 04:47:27
如果您的列表列表包含具有不同数量元素的列表，那么Ignacio Vazquez-艾布拉姆斯的答案将不起作用。相反，至少有3个选项：
1)创建数组数组：
x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'numpy.ndarray'>2)创建一个列表数组：
x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array(x)
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'list'>3)首先使列表的长度相等：
x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
length = max(map(len, x))
y=numpy.array([xi+[None]*(length-len(xi)) for xi in x])
y
>>>array([[1, 2, None],
>>> [1, 2, 3],
>>> [1, None, None]], dtype=object)Stack Overflow用户
发布于 2012-04-27 15:17:46
>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2], [3, 4]])Stack Overflow用户
发布于 2017-02-28 10:31:05
由于这是Google上将列表列表转换为Numpy数组的最热门搜索，尽管这个问题已经存在4年了，但我还是要提供以下内容：
>>> 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。但是，在使用更大的列表列表对其进行计时后，执行此操作实际上会更快：
>>> y = numpy.concatenate([numpy.array(i) for i in x])
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]请注意，@Bastiaan的答案#1不是一个连续的列表，因此我添加了concatenate。
不管怎样，我更喜欢hstack的方法，因为它优雅地使用了Numpy。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/10346336
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