Trong hướng dẫn này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách chuyển đổi từ mảng Numpy sang danh sách. Về cơ bản, chúng ta sẽ lấy một mảng Numpy và chuyển đổi nó thành một danh sách Python bằng cách sử dụng phương thức
print[my_1d_array]2
Trong hướng dẫn này, tôi sẽ giới thiệu nhanh cho bạn, tôi sẽ giải thích cú pháp và tôi sẽ chỉ cho bạn một vài ví dụ đơn giản về kỹ thuật này
Nếu bạn cần một cái gì đó cụ thể, bạn có thể nhấp vào bất kỳ liên kết nào sau đây và liên kết đó sẽ đưa bạn trực tiếp đến vị trí thích hợp trong bài đăng
Mục lục
Vâng. Hãy đi sâu vào nó
Giới thiệu nhanh Numpy tolist
Hãy bắt đầu với phần giới thiệu nhanh về kỹ thuật
Nếu bạn đang đọc bài đăng này, có lẽ bạn đã hơi quen thuộc với mảng Numpy và danh sách Python, nhưng hãy nhanh chóng tóm tắt lại
Danh sách và mảng Numpy là cấu trúc dữ liệu đặc biệt lưu trữ dữ liệu trong chương trình Python
Trong đó, mảng Numpy là một cấu trúc đặc biệt để lưu trữ dữ liệu số và làm việc với dữ liệu Numeric. Chúng lưu trữ dữ liệu số theo cấu trúc hàng và cột giống như thế này
Chúng tôi thường sử dụng mảng Numpy khá nhiều cho khoa học dữ liệu, học máy và tính toán khoa học. Khi làm việc với dữ liệu số trong Numpy, chúng ta thường giữ dữ liệu ở dạng mảng, nhưng có một số trường hợp chúng ta cần chuyển đổi mảng thành danh sách Python
Phương thức print[my_1d_array]
3 chuyển đổi từ mảng Numpy sang danh sách Python
Để thực hiện điều này, chúng ta có thể sử dụng phương pháp
print[my_1d_array]2 từ Numpy
Phương thức
print[my_1d_array]2 lấy một mảng Numpy và xuất ra một danh sách Python
Nó thực sự rất đơn giản
Đã nói rằng, chúng ta hãy nhìn vào cú pháp
Cú pháp của phương thức tolist
Cú pháp của phương thức Numpy
print[my_1d_array]2 cực kỳ đơn giản. Nó được cho là một trong những kỹ thuật Numpy đơn giản nhất
Bạn bắt đầu bằng cách gõ tên của một mảng Numpy
Cái này quan trọng. Vì kỹ thuật
print[my_1d_array]2 là một phương thức, bạn gọi nó bằng cách nhập tên của một đối tượng trước
Sau khi bạn nhập tên của mảng Numpy, bạn sử dụng cái gọi là “cú pháp dấu chấm” để gọi phương thức
Vì vậy, bạn gõ một "dấu chấm" và sau đó tên của phương pháp,
print[my_1d_array]2
Đó thực sự là nó
Rõ ràng, điều này giả định rằng bạn đã có một mảng Numpy nào đó
Để biết thêm thông tin về cách tạo các loại mảng Numpy khác nhau, bạn có thể xem hướng dẫn của chúng tôi về
- Numpy ngẫu nhiên bình thường
- hàm randint ngẫu nhiên Numpy
- chức năng sắp xếp Numpy
Đầu ra của print[my_1d_array]
3
Khi bạn gọi phương thức
print[my_1d_array]2, đầu ra sẽ là một danh sách Python
Nếu mảng đầu vào là mảng Numpy 1 chiều, thì đầu ra sẽ là danh sách 1D đơn giản
Nếu mảng đầu vào là 2 chiều hoặc nhiều chiều thì đầu ra sẽ là một danh sách lồng nhau
Ngoài ra, các phần tử của đầu vào sẽ được chuyển đổi thành các kiểu dữ liệu Python tích hợp gần nhất
ví dụ. Cách chuyển đổi từ mảng Numpy sang Danh sách Python
Vâng. Bây giờ bạn đã thấy cú pháp hoạt động như thế nào, hãy xem xét một vài ví dụ đơn giản
ví dụ
Hãy bắt đầu với ví dụ 1
VÍ DỤ 1. Chuyển đổi mảng 1 chiều thành danh sách
Ở đây, chúng ta sẽ chuyển đổi một mảng Numpy 1 chiều đơn giản thành một danh sách Python
Tạo mảng Numpy 1DĐầu tiên, chúng ta cần tạo một mảng Numpy 1 chiều
Để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng hàm Numpy arange để tạo mảng 1D chứa chuỗi giá trị
my_1d_array = np.arange[start = 1, stop = 6]
Và hãy in nó ra để xem nội dung
print[my_1d_array]
NGOÀI
[1 2 3 4 5]
Phải nói rằng, nếu chúng tôi kiểm tra loại dữ liệu với
[1 2 3 4 5]1, bạn sẽ nhận thấy rằng my_1d_array là một
[1 2 3 4 5]2Chuyển mảng thành danh sách
Bây giờ, hãy chuyển đổi nó thành một danh sách
Ở đây, chúng ta sẽ sử dụng phương thức
print[my_1d_array]2 và lưu kết quả đầu ra với tên
[1 2 3 4 5]4
my_1d_list = my_1d_array.tolist[]
Và hãy in nó ra
print[my_1d_list]
NGOÀI
[1, 2, 3, 4, 5]
Ngoài ra, nếu chúng tôi kiểm tra loại dữ liệu có mã
[1 2 3 4 5]5, bạn sẽ thấy rằng
[1 2 3 4 5]4 là một danh sáchGiải trình
Điều này thực sự đơn giản
Chúng tôi đã nhập tên của mảng Numpy và gọi phương thức
print[my_1d_array]2 bằng cách sử dụng “cú pháp dấu chấm. ”
Đầu ra,
[1 2 3 4 5]4, về cơ bản chứa các phần tử giống nhau, nhưng đó là một danh sách Python thay vì một mảng Numpy
VÍ DỤ 2. Chuyển mảng 2 chiều thành danh sách lồng nhau
Tiếp theo, chúng tôi sẽ chuyển đổi một mảng Numpy 2 chiều thành một danh sách Python lồng nhau
Tạo mảng 2D NumpyĐầu tiên, chúng ta cần tạo mảng Numpy 2 chiều
Để làm điều này, chúng tôi sẽ sử dụng Numpy arange để tạo một chuỗi các giá trị và chúng tôi sẽ sử dụng phương thức định hình lại Numpy để định hình lại mảng 1D đó thành mảng 2D
my_2d_array = np.arange[start = 1, stop = 7].reshape[2,3]
Và hãy in nó ra để xem nội dung
print[my_2d_array]
NGOÀI
[[1 2 3] [4 5 6]]
Và một lần nữa, nếu chúng tôi kiểm tra loại dữ liệu với
[1 2 3 4 5]9, bạn sẽ nhận thấy rằng my_2d_array là một
[1 2 3 4 5]2
Bây giờ, hãy chuyển đổi mảng thành một danh sách
Một lần nữa, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp
print[my_1d_array]2. Và chúng tôi sẽ lưu đầu ra với tên
my_1d_list = my_1d_array.tolist[]2
my_1d_list = my_1d_array.tolist[]
Và hãy in nó ra
print[my_1d_array]0
NGOÀI
print[my_1d_array]1
Nếu bạn kiểm tra loại dữ liệu có mã
my_1d_list = my_1d_array.tolist[]3, bạn sẽ thấy rằng
my_1d_list = my_1d_array.tolist[]2 là một danh sách PythonGiải trình
Một lần nữa, điều này thực sự đơn giản
Để chuyển đổi từ một mảng Numpy sang danh sách, chúng ta chỉ cần gõ tên của mảng Numpy 2D, sau đó gọi phương thức Numpy
print[my_1d_array]2 để tạo ra một danh sách Python làm đầu ra
Hơn nữa, hãy xem chính danh sách đầu ra.
my_1d_list = my_1d_array.tolist[]6
Từ cấu trúc, chúng ta có thể thấy rằng đây là một danh sách Python lồng nhau. Hai danh sách gồm 3 phần tử, tồn tại trong một danh sách lớn hơn. Đó là một danh sách các danh sách
Đây là cách phương thức Numpy
print[my_1d_array]3 xử lý các mảng đầu vào đa chiều. Khi
print[my_1d_array]3 hoạt động trên đầu vào đa chiều, nó tạo ra một mảng lồng nhau làm đầu raĐể lại câu hỏi khác của bạn trong các ý kiến dưới đây
Bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác về phương pháp Numpy
print[my_1d_array]3 không?
Nếu vậy, hãy để lại câu hỏi của bạn trong phần bình luận gần cuối trang
Tham gia khóa học của chúng tôi để tìm hiểu thêm về Numpy
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về Numpy không?
Hướng dẫn này lẽ ra phải chỉ cho bạn cách sử dụng phương thức Numpy
print[my_1d_array]2, nhưng để thành thạo thao tác dữ liệu số trong Python, còn rất nhiều điều cần học
Nếu bạn nghiêm túc về việc học Numpy, bạn nên tham gia khóa học cao cấp của chúng tôi, Numpy Mastery
Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ bạn cần biết về Numpy
- Cách tạo mảng Numpy
- Cách sử dụng các hàm ngẫu nhiên Numpy
- Trục Numpy là gì và cách sử dụng chúng
- Chức năng “Numpy random seed” làm gì
- Cách định hình lại, tách và kết hợp các mảng Numpy của bạn
- và nhiều hơn nữa …
Ngoài ra, khi bạn tham gia, bạn sẽ có quyền truy cập vào hệ thống thực hành độc đáo của chúng tôi
Hệ thống thực hành này sẽ cho phép bạn ghi nhớ tất cả các cú pháp mà bạn học. Nếu bạn tham gia khóa học này và thực hành như chúng tôi chỉ cho bạn, bạn sẽ có thể viết mã Numpy trôi chảy, chính xác và 100% từ bộ nhớ