python中list类型与数组array类型的互相转换

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于 2019-07-04 18:23:53 首次发布

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本文详细介绍了如何在Python中使用numpy包实现list与array之间的相互转换。首先，通过np.array()函数可以轻松地将list类型的数据转换为数组类型；其次，利用tolist()方法能够将numpy数组快速转化为list。掌握这两种转换方式对于数据处理和科学计算至关重要。

1. list —> array

代码：

#导入numpy包
import numpy as np
#假设A为list类型数据
res_arr = np.array(A) # 将A转为数组类型，得到res_arr

2. array—>list

代码：

# 假设B是numpy中的数组array类型
res_list = B.tolist() # 将B转为list类型，得到res_list

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Python中列表（list）与数组（array）的相互转换方法介绍

UkyzJava的博客

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3549

在Python编程中，列表（list）和数组（array）是常见的数据结构，它们在存储和处理数据时具有不同的特点和用途。本文将介绍如何在Python中实现列表与数组之间的相互转换，并提供相应的源代码示例。方法，我们可以在Python中实现列表与数组之间的相互转换。要将列表转换为数组，我们可以使用NumPy（Numerical Python）库提供的。NumPy是一个强大的科学计算库，它提供了对数组进行高效操作的各种功能。要将数组转换为列表，我们可以使用Python内置的。转换为数组，并将结果存储在名为。

python中数组与列表相互转换——记一个bug

C/C++、嵌入式开发、深度学习算法、模型部署与推理优化

05-25

517

某项目中，想返回一个json格式的内容，代码如下： print("contours[index][:,0,:]::::::::::",contours[index][:,0,:]) result["contours"] = contours[index][:,0,:] print("result:::", result) 然后contours[index][:,0,:]打印内容如下：然后把它放到字典中之后，打印内容如下：可以发现放到字典中之后，内容发生了变化，多了array，而我不想要

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Python中列表list以及list与数组array的相互转换实现方法

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用快马AI三分钟搞定list转数组：Python数据处理的性能飞跃

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1. 整体概述： 2. 具体实例介绍： 2.1. 一维： 2.1.1. list转化为array： b = np.array(a) import numpy as np a = [1,2,3] b = np.array(a) print(b,type(b)) 2.1.2. array转化为list： b = a.tolist() import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = a.tolist() ...

Python之list, array的转换

落日之城

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500

list 2 array: np.array(list) array 2 list: tolist(array)

python dataframe与list，series，array，字典类型的相互转换

weiyaner的博客

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2403

文章目录创建数据dataframe ---- listdataframe 转 listlist 转 dataframeDataframe ---- Seriesdataframe 转 seriesseries 转 dataframedataframe ---- arraydataframe转arrayarray 转 dataframedataframe ---- 字典dicdataframe 转字典字典转dataframe 创建数据 import numpy as np import pandas as

python中numpy 的array矩阵,列表与pandas中的dataframe互相转换

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本文将详细介绍如何在numpy的array矩阵和pandas的DataFrame之间进行互相转换。首先，我们创建了两个列表：`banji`包含了班级名称，`bannum`包含了对应的班级人数。这两个列表可以通过numpy的`array`函数转换成...

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一、前言对于在Deep Learning的学习中总会有几个数据类型的转换，这次想把这些常用的转换做一个总结，方便以后看。这些主要包括：Dataframe、Series(pandas), array(numpy), list, tensor(torch)二、定义2.1 Dataframe和Series这里简单介绍一下这两个结构。Dataframe创建的方式有很多种，这里不赘述了。以下举个例子，因为我...

pyhton列表转换为数组的实例

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实例如下： import numpy as np X=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,0,11,12]] '列表转换为数组' Y=np.array(X) print(Y) #输出结果 # [[ 1 2 3 4] # [ 5 6 7 8] # [ 9 0 11 12]] 以上这篇pyhton列表转换为数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。您可能感兴趣的文章:Python中列表list以及list与数组array的相互转换实现方法Python实现字符串与数组相互转换功能示例p

python列表元组字典集合

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Python序列类似于其他语言中的数组，但功能要强大很多。 Python中常用的序列结构有列表、元组、字符串，字典、集合以及range等对象也支持很多类似的操作。列表、元组、字符串支持双向索引，第一个元素下标为0，第二个元素下标为1，以此类推；最后一个元素下标为-1，倒数第二个元素下标为-2，以此类推。 python 常见序列对比：比较项列表元组字典集合类型名称...

python List转Array

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python中，有些函数输入需要是array类型的，如cv2.boundingRect()，需要把list格式转为array。如已知手部21个关节点的(x,y)坐标，求这些关节点的最小外接矩形 all_points = [] for hand_pt in hand_pts_all: x = float(hand_pt[0]) y = float(hand_pt[1]) ...

list和array的相互转化 ---python

kakazai.cn

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list和array的相互转化 1）list转为array要用numpy模块中的array(）函数 #code-python(3.6) import numpy as np x = [1,2,'a'] #x是一个list print(np.array(x)) #list转化为array，数据类型会全部统一 #result ['...

python中的list以及list与array相互转换

cj_to_niu

02-19

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转载出处：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6386174.html python中的list是一种有序集合，可以随时增删元素； 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 frameID = 1 4 frameID_list = [] 5 frameID_list.append(frameID) 6 pr

python 中list与array互相转换。

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将array转成list比较简单，如下： #array to list import numpy as np #array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组，也没有各种运算函数。 #matrix=[0 for i in range(4)] #这样定义的数组时list object,可以拿list当数组用 matrix_array=np.random.randint(0,3,(2,3)...

python中怎么将list转为array

学无止尽，谨言慎行！

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在Python中，将列表转换为数组主要有两种方法：使用标准库array模块和第三方库NumPy。array模块适用于简单的一维数值数组，支持指定类型码（如'i'表示整数），但仅支持一维数组且要求元素类型一致。NumPy则适用于科学计算和多维数组操作，支持任意维度的数组，并能通过dtype参数指定数据类型，但需额外安装库。处理多维数组时，需确保嵌套结构规则，否则会生成对象数组。NumPy在处理大规模数据时性能显著优于array模块，推荐在科学计算和数据分析场景中使用。此外，转换时需注意数据类型一致性和多维数组

python 中List 与array互换

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10-17

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输入list：>>> import numpy as np >>> a = [[1,2],[3,4]] >>> type(a) <class 'list'>将list转换为数组：>>> b = np.array(a) >>> b array([[1, 2], [3, 4]]) >>> type(b) <class 'numpy.ndarray'>将数组转换为list：>>> b = n

python使数组中每个元素都执行同一元素

10-01

<think>首先，用户的问题是：“我想查找在Python中让数组里每个元素都执行同一操作的方法请问Python中让数组每个元素执行同一操作的方法”。用户提供了两个引用：[^1] 和 [^2]。引用[^1] 是关于 Python 列表（list）操作的，具体是删除多个重复元素的操作。它展示了使用 `remove` 方法和 for 循环删除值的例子，但指出 for 循环可能存在问题，因为列表在遍历时修改会导致意外行为。引用[^2] 是关于 Python 的 NumPy 数组操作，展示了四种方式将一个二维数组中小于0的元素置零：使用 `np.maximum`, 使用公式 `(a + np.abs(a)) / 2`, 使用布尔索引 `a[a < 0] = 0`, 和使用 `np.where`. 用户可见层指令要求我回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，并尽量保证回答真实可靠。系统级指令要求使用中文回答，并将所有行内数学表达式用 `$...$` 格式，独立公式用 `$$...$$`，并生成相关问题。用户的问题是关于让数组每个元素执行同一操作的方法。这里的“数组”可能指的是 Python 列表或 NumPy 数组，因为用户提供了两种引用。在之前的对话中（根据系统指令），我需要参考用户上一次的问题和我的回答。但这里是新的对话序列，用户的消息是“用户可见层”下的第一个消息，所以没有之前的回答。系统指令说：“参考站内引用:引用[1]...[^1] 引用[2]...[^2]”，然后用户的问题。所以，我应该基于这些引用来回答。用户真正的需求是查找在Python中让数组（包括列表和NumPy数组）里每个元素都执行同一操作的方法。操作是“同一操作”，意思是相同的函数或变换应用到每个元素。现在，分析引用： - [^1] 展示了列表操作：使用列表解析或循环来删除元素，但这不是直接的元素操作。它提到使用列表解析来实现类似 `[x for x in arr if x != 6]` 来删除所有6，但用户的问题是关于执行同一操作，比如转换每个元素。 - [^2] 展示了 NumPy 数组操作：使用矢量化的方法来修改元素，如 `np.maximum`, 布尔索引, `np.where`，这些是对每个元素应用操作的高效方式。所以，我应该覆盖 Python 列表和 NumPy 数组两种场景。步骤： 1. **介绍方法**：解释在Python中如何让每个元素执行同一操作，分两种情况：普通列表和NumPy数组。 2. **针对Python列表**： - 使用列表解析（list comprehension）：例如，`[operation(x) for x in lst]`。 - 使用 `map` 函数：例如，`list(map(operation, lst))`。 - 注意循环修改列表的风险，如引用[^1]所示。 3. **针对NumPy数组**： - 使用矢量化的操作，因为NumPy支持数组级别的操作，效率高。 - 如引用[^2]所示：使用 `np.vectorize`（虽然不是最高效），或直接使用内置函数如 `np.sin`, `np.exp`，或使用 `np.where` 等。 4. **示例**：提供代码示例来阐明。 5. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题，以便用户进一步探索。回答结构： - 开头解释用户的问题。 - 分节讨论：Python 列表和 NumPy 数组。 - 在每条建议末尾添加引用标识。 - 确保使用中文。 - 代码块使用适当的格式。数学表达式：如果有数学公式，用指定格式。但这里可能不需要，除非涉及到公式转换。生成相关问题： - 基于主题生成2-3个问题。相关问题想法： 1. Python列表和NumPy数组在处理元素操作时的性能差异？ 2. 如何定义一个函数应用到数组的每个元素？ 3. 在NumPy中，矢量化和循环的区别？最终回答大纲： 1. 介绍：在Python中，有多种方式可以对数组（列表或NumPy数组）的每个元素执行同一操作。 2. Python列表： - 列表解析：简洁高效。 - map函数：函数式风格。 - 提及引用[^1]中的循环问题。 3. NumPy数组： - 矢量操作：高效，如引用[^2]所示。 4. 示例代码。 5. 相关问题。 </think>在Python中，对数组（包括列表或NumPy数组）的每个元素执行同一操作，是实现数据批量处理的基础需求。以下方法覆盖普通列表和NumPy数组两种常见场景，我将分步解析，确保代码真实可靠。操作的核心是：**定义一个函数（如变换、筛选或计算），然后高效应用到每个元素**。以下方法均基于引用[^1]和引用[^2]的实践总结。 ### 一、针对Python列表（list）：适用于简单变换或筛选 Python列表是内置数据结构，可通过以下方法实现元素级操作： 1. **列表解析（List Comprehension）** 最简洁高效的方式，直接对每个元素应用函数。语法：`[操作(x) for x in lst]`。示例：将所有元素平方或筛选特定值。 ```python # 示例1: 每个元素平方 lst = [1, 2, 3, 4] result = [x**2 for x in lst] # 输出: [1, 4, 9, 16] # 示例2: 删除所有值为6的元素（引用[^1]的改进版） lst = [9, 6, 5, 6, 6, 7] result = [x for x in lst if x != 6] # 输出: [9, 5, 7]，避免遍历时修改列表的风险[^1] ``` 2. **map函数（函数式编程风格）** 使用内置`map`将函数映射到每个元素，返回迭代器，需用`list()`转换。语法：`list(map(操作, lst))`。示例：将每个元素转为字符串。 ```python lst = [10, 20, 30] result = list(map(str, lst)) # 输出: ['10', '20', '30'] ``` 3. **注意避免循环陷阱** 直接使用`for`循环修改列表可能导致意外行为（如引用[^1]所示），因为遍历时列表长度变化。优先选择列表解析或`map`。 ### 二、针对NumPy数组：适用于数值计算，效率更高 NumPy支持矢量化操作，无需显式循环，性能远超列表（特别对大数组）。引用[^2]展示了多种方法： 1. **直接矢量化函数** NumPy内置函数（如`np.sin()`, `np.exp()`）自动作用于每个元素。 ```python import numpy as np arr = np.array([1, -2, 3]) result = np.abs(arr) # 输出: [1, 2, 3] ``` 2. **条件操作（如引用[^2]的示例）** 使用布尔索引或`np.where`实现条件变换： ```python arr = np.random.randint(-5, 5, (3, 3)) # 创建3x3数组 print("原始数组:\n", arr) # 方法1: 布尔索引（简洁） arr[arr < 0] = 0 # 将所有负元素置零 print("布尔索引结果:\n", arr) # 方法2: np.where（灵活） result = np.where(arr > 0, arr, 0) # 大于0保留，否则置零 print("np.where结果:\n", result) ``` 3. **通用函数：np.vectorize** 如果操作是自定义函数，用`np.vectorize`包装以实现矢量化（但效率略低于内置函数）。 ```python def custom_op(x): return x * 2 + 1 # 自定义操作：2x+1 vec_op = np.vectorize(custom_op) arr = np.array([1, 2, 3]) result = vec_op(arr) # 输出: [3, 5, 7] ``` ### 三、方法对比与选择建议 - **性能**：NumPy矢量化 > 列表解析 > `map` > Python循环。NumPy对大数组快10-100倍[^2]。 - **场景**： - 小规模数据或非数值操作：Python列表解析。 - 大规模数值计算：NumPy矢量化。 - 条件筛选：列表解析（简单）或NumPy布尔索引（复杂）。 ### 相关问题 1. Python列表解析和NumPy矢量化在性能上有何具体差异？如何量化比较？ 2. 如何自定义复杂函数应用到NumPy数组的每个元素？有哪些性能陷阱？ 3. 在数据处理中，Python列表和NumPy数组如何互相转换以优化操作？