从列表的numpy数组创建列表的最快方法
是使用tolist()方法。该方法将numpy数组转换为Python列表。
示例代码如下：
import numpy as np
# 创建numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 使用tolist()方法将numpy数组转换为列表
lst = arr.tolist()
print(lst)输出结果为：
[1, 2, 3, 4, 5]这种方法的优势是速度快，因为numpy数组是基于C语言实现的，而Python列表是基于动态数组实现的。因此，通过使用numpy的tolist()方法，可以快速将numpy数组转换为Python列表。
应用场景：当需要将numpy数组转换为Python列表时，可以使用该方法。例如，在进行数据处理、科学计算或机器学习任务时，经常需要将numpy数组转换为Python列表进行进一步处理。
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1回答
所谓二进制矩阵，我指的是矩阵中的每个元素都是0或1，为此我在numpy中使用了Matrix类。
首先，在numpy中是否存在特定类型的矩阵，还是只使用填充0和1s的矩阵？
第二，考虑到类的维数，创建包含0的方阵的最快方法是什么？注意：numpy.zeros((dim, dim))不是我想要的，因为它创建了一个带有浮点0.的二维数组。
第三，我希望经常得到并设置矩阵的任何给定行。对于get，我可以考虑使用row = my_matrix.A[row_index].tolist()，它将返回给定行的列表表示。对于set，我似乎可以只做my_matrix[row_index] = row_list，r
浏览 0提问于2012-07-26得票数 4
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我想从许多样本图像中读取，并制作2Dnumpy数组，行"i“对应于第i个样本，列j对应图像的第j个像素( 12*13图像的所有像素由156个数字的列表保存)
import numpy as np
images = np.array([])
for Letter in "ABCDEFGHIJKLMNO":
im = Image.open("ABCDEFGHIJKLMNO\\16\\"+Letter+".bmp")
sampleimage = list(im.getdata())
images = np.append(
浏览 0提问于2018-07-05得票数 0
3回答
是否有与numpy.count_nonzero(lst < t)等价的列表方法？当我在list (lst < t)上使用它时，只返回True，而不是布尔人列表。我想计数低于某个阈值的列表值--转换为numpy-数组，使用排序、某种列表/生成器理解还是其他什么？
浏览 3提问于2015-11-27得票数 2
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我正在使用numpy生成一个随机整数的2D数组：
import numpy
arr = numpy.random.randint(16, size = (4, 4))
这只是一个例子。我正在生成的数组实际上是巨大的，并且大小可变。由于数字总是从0到16，我希望节省一些空间，并使数组的类型为uint8。我尝试过以下几种方法
arr = numpy.random.randint(16, size = (width, height), dtype = numpy.uint8)
试图匹配zeros和ones的行为，但我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last)
浏览 0提问于2015-09-23得票数 15
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我有一个python列表，每个元素都是一个2dNumpy数组，大小为(20, 22)。我需要将列表转换为numpy数组，但是执行np.array(my_list)实际上就是在消耗内存，np.asarray(my_list)也是如此。 这个列表大约有7M个样本，我在想，与其把我的列表转换成numpy数组，不如先从numpy数组开始，然后继续追加另一个2d numpy数组。 我找不到一种使用numpy的方法，我的目标是从这样的东西开始： numpy_array = np.array([])
df_values = df.to_numpy() # faster than df.values
fo
浏览 32提问于2021-10-04得票数 0
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1回答
我想知道添加到python中的列表是否比填充“空”numpy数组更快或更慢。我知道numpy是直接用C编写的，因此我希望它比在python中构建函数的速度更快。我写了一个代码，看看是否真的是这样。然而，我发现，填充列表比np数组更快。我对这段代码进行了更大的测试，以便能够忽略在numpy库中加载的影响。有人知道为什么会这样吗？谢谢!
代码：
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 10000000
t_np_0= time.perf_counter()
f = np.empty(n)
for
浏览 1提问于2022-07-07得票数 -3
在输入一个没有排序的浮点数列表时，找到最接近某个值的元素的索引的最有效方法是什么？人们想到了一些可能的解决办法：
For:
x = random.sample([float(i) for i in range(1000000)], 1000000)
1)自己的函数：
def min_val(lst, val):
min_i = None
min_dist = 1000000.0
for i, v in enumerate(lst):
d = abs(v - val)
if d < min_dist:
min_
浏览 1提问于2015-05-18得票数 1
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2回答
我有一个满是0的numpy数组，如下所示
[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
以及像这样的职位列表
[2-4,6-10]
因此，我要做的是遍历位置列表，然后将numpy数组中的0更改为相应位置中的1，这样我就应该有一个numpy数组，例如。
[0,1,1,1,0,1,1,1,1,1,0,0,0]
希望这是足够清楚，如果不是只是让我知道。
谢谢。
浏览 1提问于2017-04-26得票数 0
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2回答
我正在学习有关numpy的更多信息，需要帮助从多个列表创建numpy数组。假设我有三份名单，
a = [1, 1, 1]
b = [2, 2, 2]
c = [3, 3, 3]
如何以每个列表作为列创建一个新的numpy数组？这意味着新的数组将是[[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]。我知道如何通过循环遍历列表来做到这一点，但我不确定是否有更简单的方法来实现这一点。numpy连接函数看起来很接近，但我不知道如何让它做我想要的事情。谢谢
浏览 1提问于2018-12-07得票数 3
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我正在尝试查找numpy数组是否在numpy数组的列表中，如果是，则打印'Yes‘。我的数组和数组列表看起来是这样的：
many = [np.array([23, 34, 12]), np.array([23, 34, 23]), np.array([45, 23, 48])]
test = np.array([23, 34, 12])
但是，我使用.all()的每一次尝试似乎都不起作用。以下是我的尝试：
if np.array([23, 34, 12]) in many:
print('yes')
if np.all(np.array([23, 34, 12
浏览 3提问于2020-05-13得票数 0
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我从元组列表开始(每个元组是一个(X，Y))。我的最终结果是，我希望使用numpy在每个长度为4的窗口/bin中找到最大Y值。
# List of tuples
[(0.05807200929152149, 9.9720125), (0.34843205574912894, 1.1142874), (0.6387921022067363, 2.0234027), (0.9291521486643438, 1.4435122), (1.207897793263647, 2.3677678), (1.4982578397212543, 1.9457655), (1.7886178861788617
浏览 3提问于2020-09-30得票数 1
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给定x数据集， x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 创建每个x坐标与值为0的y坐标配对的NumPy数组的最有效方法是什么？我想知道是否有一种特别的方法不需要任何硬编码，这样x就可以改变长度而不会导致失败。
浏览 8提问于2021-02-03得票数 1
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我只想根据第二列中的值从数组中选择特定的行。例如，此测试数组的第二列中有从1到10的整数。
>>> test = numpy.array([numpy.arange(100), numpy.random.randint(1, 11, 100)]).transpose()
>>> test[:10, :]
array([[ 0, 6],
[ 1, 7],
[ 2, 10],
[ 3, 4],
[ 4, 1],
[ 5, 10],
[ 6, 6],
[ 7
浏览 1提问于2009-12-26得票数 25
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我有以下ctype数组：
data = (ctypes.c_uint * 100)()
我想要创建一个numpy数组np_data，其中包含来自ctypes数组数据的整数值( ctypes数组稍后显然是用值填充的)。
我已经看到numpy ()中有一个ctype接口，但据我所知，这只是从numpy数组中获取ctype，而不是相反。
显然，我可以逐个遍历data并填充np_data数组项，但我想知道是否有更有效/直接的方法来完成此任务。
浏览 1提问于2019-08-27得票数 3
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我有一个函数(getArray)，它返回大小为(1，40)的Numpy数组，让我们说它返回：
[-0.385 -0.385 -0.405 -0.455 -0.485 -0.485 -0.425 -0.33 -0.22 -0.07 0.12 0.375 0.62 0.78 0.84 0.765 0.52 0.17 -0.165 -0.365 -0.435 -0.425 -0.37 -0.33 -0.325 -0.335 -0.345 -0.33 -0.325 -0.315 -0.31 -0.32 -0.335 -0.34 -0.325 -0.345 -
浏览 0提问于2017-09-06得票数 0
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5回答
我有一个numpy数组，filtered__rows，由LAS data [x, y, z, intensity, classification]组成。我创建了一个点的cKDTree，并找到了最近的邻居，query_ball_point，它是点及其邻居的索引列表。
是否有一种方法可以筛选filtered__rows以创建一个仅包含索引在query_ball_point返回的列表中的点的数组？
浏览 11提问于2013-11-06得票数 56
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当测试numpy数组c是否是numpy数组列表的成员时，CNTS
import numpy as np
c = np.array([[[ 75, 763]],
[[ 57, 763]],
[[ 57, 749]],
[[ 75, 749]]])
CNTS = [np.array([[[ 78, 1202]],
[[ 63, 1202]],
[[ 63, 1187]],
[[ 78, 1187]
浏览 0提问于2018-10-30得票数 7
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1回答
我想执行一个简单的操作，将python字典存储到csv文件中，然后将它从文件中读取为字典。
例如，我的字典将字符串映射到numpy数组的列表中：
d = {'x': [array([2, 3, 4]), array([5, 6, 7])], 'y': [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]
因此，我想将此字典存储为csv，然后在另一个程序中从文件中重新创建字典。
我尝试过使用python的csv模块将字典写到csv文件中，但是很难正确地存储多维numpy数组的列表。当我使用该模块读取它时，它会读取csv文件中的空白行。
我也尝试
浏览 1提问于2016-11-11得票数 0
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如何从对象列表中创建numpy数组，而不将列表中的对象也强制转换为numpy数组？
import numpy as np
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
np.asarray(data)
实际产出：
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
期望产出：
array([list([1, 2]), list([3, 4]), list([5, 6])], dtype=object)
Numpy已经对异构数据这样做了：
>>> data = [[1, 2], [3], [5, 6]]
>>
浏览 0提问于2019-09-17得票数 2
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2回答
我有一个包含空字符串的列表：
test = ['foo', '', 'bar', '', 'baz']
下面的代码将删除空字符串并返回所需的输出：
list(filter(None, test))
Out:['foo', 'bar', 'baz']
当我将列表转换为numpy数组时，通过映射应用相同的函数不起作用：
test = np.array(['foo', '', 'bar', '', 'b
浏览 5提问于2020-09-04得票数 0
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3回答
是否有一种有效的方法来创建任意长的numpy数组，其中每个维度包含从长度>= n的列表中提取的n个元素？列表中的每个元素只能针对每个维度绘制一次。
例如，如果我有list l = ['cat', 'mescaline', 'popcorn']，我希望能够创建一个数组array([['cat', 'popcorn'], ['cat', 'popcorn'], ['mescaline', 'cat']])，例如通过键入类似于np.random.pic
浏览 8提问于2012-11-11得票数 3
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2回答
根据我所读到的关于Numpy数组的内容，它们比标准Python列表更高效。让我困惑的是，当你创建一个numpy数组时，你必须传入一个python列表。我假设这个python列表被解构了，但是在我看来，如果你必须创建一个更大的低效结构来创建一个高效的结构，那么它似乎就违背了拥有一个内存高效的数据结构的目的。
numpy.zeros可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2013-06-29得票数 4
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我只是试图将math.erf()的输出写入numpy数组。我所做的就是：
import numpy as np
import math
a=np.array([0,0,0])
a[0]=math.erf(5)
但是，a永远不会被更新以保存math.erf()输出的值，这应该是一个浮点。我做错了什么？
更新
当a是通过a=np.asarray(a)从列表中创建时，它似乎可以工作。
浏览 1提问于2014-10-31得票数 0
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我试图使用cython来加速递归函数，该函数执行numpy查找以找到相关的感兴趣区域：
import numpy as np
cimport numpy as np
DTYPE = np.int
ctypedef np.int_t DTYPE_t
def find_ob(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] ar, list point, list s):
if ar[point[0], point[1]] == 1:
s.append(point)
px = point[0]
py = point[1]
浏览 1提问于2014-11-24得票数 1
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from numpy import *
import collections
array = [28000,35200,35200,35200,35700,36000]
rng = range(35000,37000)
for elem in array:
print elem
35200 35700 36000
这让我有了一个好的开始，但我只需要范围列表中的副本，它只会是35200。我尝试在print elem下添加一行，例如-
print elem
print [x for x, y in collections.Counter(a).items if y > 1
浏览 0提问于2013-09-30得票数 1
是否有从已知频率创建numpy数组或其他类似数据结构的功能？我正在查看一个数据集，其中包含下面5枚硬币被抛出1000次的频率。
头的数量-
0- 38，1- 144，2- 342，3- 287，4- 164，5- 25，
对于使用列表理解等来说，这将是相对简单的
0表示范围(38)内的i...
对于上面的数据来说，创建其中的每一个，然后将它们全部合并以创建原始数据集相对容易。
我想知道，如果这需要更大的数字，即1000万次抛出或更多的硬币，比如10000次，并使手动输入成为一种努力，是否有现有的捷径来做到这一点。这里假设我们已经有了表格形式的数据。
浏览 1提问于2015-06-11得票数 0
input = [[3,2,4],[5,7,8],[9,1,4]]
output = [[4,3,2],[8,7,5],[9,4,1]]
我很感谢你的帮助。有没有一种巨蟒式的方式来做到这一点？另外，我有numpy，所以使用numpy会很酷。
我已经集思广益，并想尝试这样做:将每个子列表编写为一维列表，然后以降序编写每个子列表，然后重新引入多维列表。你怎么能这样做呢？我是一个非常数学的人，所以看到一个非常数学的方法去做是很酷的。
浏览 0提问于2019-09-28得票数 1
我目前正在做一个项目，我需要用遗留的Matlab代码(使用Matlab引擎)和其他的Python (numpy)处理一些步骤。
我注意到从Matlab的matlab.mlarray.double到numpy的numpy.ndarray的转换结果看起来非常慢。
下面是一些示例代码，用于创建具有来自另一个ndarray、列表和mlarray的1000个元素的ndarray：
import timeit
setup_range = ("import numpy as np\n"
"x = range(1000)")
setup_arang
浏览 0提问于2015-12-08得票数 13
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我正在努力学习如何使用NP数组而不是列表。但是，当在创建numpy数组时不知道属于NP数组的所有值时，我很难确定向numpy数组添加值的正确方法。
下面是一个简单的示例，说明我的前一段代码是什么样子的，根据这些值属于哪个类别(本例中的国家)，将值追加到列表中。因此，价值表中的第三个数值属于国家清单上的第三个国家(230个属于法国)。
country = ['Germany','USA','France','Germany','USA','USA']
values = [250,220,230,180
浏览 0提问于2018-06-29得票数 1
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2回答
是否有方法通过附加2d numpy数组来创建三维numpy数组？我目前所做的是将我的2dNumpy数组附加到一个预先确定的2dNumpy数组的初始化列表中，即List=np.zeros(600,600)。在追加所有2d numpy数组后，我使用numpy.dstack创建三维numpy数组。我认为这不是一个非常有效的方法。任何建议。
浏览 8提问于2016-02-17得票数 0
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我得多次计算一个函数。若要计算此函数，必须计算数组的元素。这个数组很大。
如何避免在每个函数调用中分配数组。
我尝试过的代码如下所示：
class FunctionCalculator(object):
def __init__(self, data):
"""
Get the data and do some small handling of it
Let's say that we do
self.data = data
"""
def
浏览 3提问于2016-10-22得票数 1
如果我在python中创建了一个列表，并将一个不同的列表分配给它，那么第一个列表的更改将反映在第二个列表中：
a = [1, 2, 3]
b = a
a[0] = 0
print(b)
>>> [0, 2, 3]
当从列表创建numpy数组时，是否有可能实现此行为？我想要的：
import numpy as np
a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
a[0] = 0
print(b)
>>> [ 0 2 3 ]
但实际发生的是，b是[ 1 2 3 ]。我意识到，这是困难的，因为动态调整列表大小。但是如果我能告诉numpy这个列表永远不
浏览 11提问于2017-04-05得票数 1
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2回答
我有一个列表data_list，它应该一直保持一定长度的x。我每隔一段时间就会得到新的信息，然后执行以下操作
new_info # type: list
data_list.extend(new_info)
del data_list[:len(new_info)]
但是，这个过程非常缓慢(我认为del部分复制了整个列表)。
此外，在每次循环插入之后，我会对列表进行切片，并使用numpy执行各种数值计算。这意味着每次我都要为计算创建一个新的numpy数组。
你有什么推荐的？如果推荐的数据结构并不重要，那么它不在标准库中。
注意:我没有所有的new_info在开始，所以这不能以批处理的方式进行
浏览 0提问于2018-11-28得票数 0
我需要在numpy中创建一个向量z，使zi = 1/(1+i)。有没有比下面的代码更快的方法呢？
import numpy as np
n = 10000
z = np.zeros(n)
for i in xrange(n):
z[i] = 1.0/(1 + i)
浏览 0提问于2012-10-10得票数 0
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1回答
我用Python创建了N个numpy数组的列表，每个数组的大小为P。当我调用numpy.shape(my_list)时，我会得到元组(N, D, P)。当我附加到列表中的数组大小不一样时(或者如果我附加了不是数组的项)，numpy.shape会抛出一个错误。
如果我想要列表中每个数组的形状，我是否必须求助于列表理解，还是有更快的方法来做到这一点？
numpy是否只是遍历列表，检查每个元素是否是一个与前一个元素大小相同的数组，并据此决定是返回一个元组还是抛出一个错误？
浏览 1提问于2017-04-05得票数 2
我有一个很长的xy坐标列表，我想把它转换成numpy数组。
>>> import numpy as np
>>> xy = np.random.rand(1000000, 2).tolist()
最明显的方法是：
>>> a = np.array(xy) # Very slow...
然而，上面的代码太慢了。有趣的是，首先转置长列表，将其转换为numpy数组，然后转置回来会快得多(在我的笔记本电脑上是20倍)。
>>> def longlist2array(longlist):
... wide = [[row[c
浏览 3提问于2013-07-31得票数 27
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5回答
我有一个Python 3字典，包含很长的列表(每个有3000万个整数)。我想将所有这些列表缝合到一个数字数组中。如何有效地执行？
以下是
np.array(my_dict.values())
似乎不起作用(我得到的是array(dict_values([[...], [....]))，而不是平坦的一维numpy数组)。
浏览 5提问于2014-09-19得票数 5
3回答
我在动态创建numpy 2D数组时遇到了困难。
所以基本上我有一个for循环，就像这样。
for ele in huge_list_of_lists:
instance = np.array(ele)
创建这个列表的一维numpy数组，现在我想将它附加到numpy数组中，所以基本上是将列表的列表转换为数组的数组？
我已经检查过手册了..以及不起作用的np.append()方法，因为要让np.append()起作用，它需要两个参数才能将它们附加在一起。
有什么线索吗？
浏览 1提问于2012-03-20得票数 8
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13回答
有没有办法初始化一个形状的numpy数组并将其相加？我将通过一个列表示例来解释我需要什么。如果我想创建一个在循环中生成的对象列表，我可以这样做：
a = []
for i in range(5):
a.append(i)
我想用numpy数组做一些类似的事情。我知道vstack，concatenate等。然而，这些似乎需要两个numpy数组作为输入。我需要的是：
big_array # Initially empty. This is where I don't know what to specify
for i in range(5):
array i of sha
浏览 160提问于2010-12-27得票数 157
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我是第一次接触NumPy/SciPy。从文档中看，预分配单个数组似乎比调用append/insert/concatenate更有效。
例如，要将一列1添加到数组中，我认为如下所示：
ar0 = np.linspace(10, 20, 16).reshape(4, 4)
ar0[:,-1] = np.ones_like(ar0[:,0])
而不是这样：
ar0 = np.linspace(10, 20, 12).reshape(4, 3)
ar0 = np.insert(ar0, ar0.shape[1], np.ones_like(ar0[:,0]), axis=1)
我的第一个问题是这是否正
浏览 2提问于2010-08-16得票数 27
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2回答
如何创建形状为(120,120)的numpy数组，其中前7个值为0.924，其余值为0.53。我需要在matplotlib中创建一个矩阵
浏览 0提问于2013-04-09得票数 1
回答已采纳
2回答
非常基本的问题。Numpy比list更快，比list做的更多。
我可以创建一个列表
A = [1,2,3,4]
我也可以用NumPy做类似的事情。
B = np.array([1,2,3,4])
如果NumPy可以完成列表所能做的所有事情，那么使用list有什么特定的原因吗？
浏览 3提问于2020-07-13得票数 1
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1回答
我有一个名称元组的列表，我想写到一个numpy数组中。元组具有属性“color”，一组由两种颜色组成，“number”是一个整数，它们的形式如下：
from collections import namedtuple
import numpy as np
NamedTuple = namedtuple('tuple',['colors','number'])
L = [NamedTuple({'violet', 'blue'}, 4),
NamedTuple({'orange', &
浏览 0提问于2018-12-01得票数 1
2回答
要使numpy数组具有可读性，一种方法是将其设置为只读。这在过去对我起过作用。但是，当我在元组中使用这样一个numpy数组时，整个元组就不再可以使用了，这一点我不理解。下面是我为说明这个问题而编写的示例代码：
import numpy as np
npArray = np.ones((1,1))
npArray.flags.writeable = False
print(npArray.flags.writeable)
keySet = (0, npArray)
print(keySet[1].flags.writeable)
myDict = {keySet : 1}
首先，我创建一个
浏览 5提问于2017-10-26得票数 8
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1回答
我经常需要堆叠2d的numpy数组(tiff图像)。为此，我首先将它们添加到列表中并使用np.dstack。这似乎是获得3D数组堆叠图像的最快方法。但是，有没有一种更快/更有效的记忆方式？
from time import time
import numpy as np
# Create 100 images of the same dimention 256x512 (8-bit).
# In reality, each image comes from a different file
img = np.random.randint(0,255,(256, 512, 100))
t0
浏览 1提问于2014-05-01得票数 4
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7回答
我需要执行一些计算，一个大的数字列表。
与典型阵列相比，array.array或numpy.array是否提供了显著的性能提升？
我不需要对数组进行复杂的操作，我只需要能够访问和修改值，
例如：
import numpy
x = numpy.array([0] * 1000000)
for i in range(1,len(x)):
x[i] = x[i-1] + i
因此，我将不再需要连接、切片等。
此外，如果我尝试赋值不适合C long，看起来数组会抛出一个错误：
import numpy
a = numpy.array([0])
a[0] += 1232234234234324353
浏览 5提问于2012-02-10得票数 13
回答已采纳
我有一个4Dnumpy数组，每个元素本身就是一个numpy数组。我想把它转换成一个numpy数组列表。我看到了tolist()，但它也将每个元素转换为一个列表。
我的numpy数组，每个元素都是一个numpy数组：
有没有直接从上面的numpy数组创建列表的方法，哪些元素是numpy数组？
所需列表：
浏览 1提问于2021-03-05得票数 0
我有一个字符串列表。每个字符串都是一个逗号分隔的数字列表。我想快速地将这些字符串转换成一个列表。到目前为止，我所做的工作如下：
到目前为止
我的解决方案
def convertCommaSeperatedStringToList(data):
s_lists = []
for s in data:
s_list = [int(x) for x in s.split(',')]
s_lists.append(s_list)
示例数据集
# Here we have 600 very long lists to process
浏览 0提问于2017-07-31得票数 3
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在计算python中一个列表的平均值的最佳方法是什么。虽然我认为numpy是经过优化的，但我的结果表明，在这种情况下，不应该使用numpy。我想知道python为什么以及如何实现这种性能。
所以基本上，我想弄清楚为什么原生python比numpy更快。
我的测试代码：
import random
import numpy as np
import timeit
def average_native(l):
return sum(l)/len(l)
def average_np(l):
return np.mean(l)
def test_time(func, arg)
浏览 5提问于2022-06-29得票数 1
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我想要一个充满独特对象的numpy矩阵。目前，我正在创建一个列表列表，然后将其转换为numpy数组(参见下面的代码，在解决办法下)。我使用它是因为我想使用切片来访问矩阵中的元素。
我想知道是否有更好的方法来创建这样一个矩阵。
import random
import numpy as np
class RandomCell(object):
def __init__(self):
self.value = random.randint(0, 10)
def __repr__(self):
return str(self.value)
# wo
浏览 4提问于2015-07-08得票数 2
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