Как преобразовать список в массив NumPy (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования списка в Python в массив NumPy:

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

my_array = np.asarray (my_list)

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: преобразование списка в массив NumPy

Следующий код показывает, как преобразовать список в Python в массив NumPy:

import numpy as np

#create list of values
my_list = [3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 16, 19]

#convert list to NumPy array
my_array = np.asarray (my_list)

#view NumPy array
print(my_array)

[ 3 4 4 5 7 8 12 14 14 16 19]

#view object type
type (my_array)

numpy.ndarray

Обратите внимание, что вы также можете использовать аргумент dtype , чтобы указать определенный тип данных для нового массива NumPy при выполнении преобразования:

import numpy as np

#create list of values
my_list = [3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 16, 19]

#convert list to NumPy array
my_array = np.asarray (my_list, dtype=np.float64 )

#view data type of NumPy array
print(my_array. dtype )

float64

Пример 2: преобразование списка списков в массив массивов NumPy

В следующем коде показано, как преобразовать список списков в массив массивов NumPy:

import numpy as np

#create list of lists
my_list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

#convert list to NumPy array
my_array = np.asarray (my_list_of_lists)

#view NumPy array
print(my_array)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Затем мы можем использовать функцию формы , чтобы быстро получить размеры нового массива массивов:

print(my_array. shape )

(3, 3)

Это говорит нам о том, что массив массивов NumPy имеет три строки и три столбца.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные преобразования данных в Python:

Как преобразовать список в DataFrame в Python
Как преобразовать список в строку DataFrame в Python
Как преобразовать серию Pandas в DataFrame
Как преобразовать серию Pandas в массив NumPy