


Wie kann ich eine Liste von Listen in ein NumPy-Array konvertieren?
So konvertieren Sie eine Liste von Listen in ein NumPy-Array
Das Konvertieren einer Liste von Listen in ein NumPy-Array ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse und -bearbeitung. Wenn Sie mit Daten arbeiten, die eine hierarchische Struktur haben, ist es oft praktisch, eine Liste von Listen zu deren Darstellung zu verwenden. Für bestimmte Vorgänge kann es jedoch erforderlich sein, die Liste der Listen für eine effizientere Verarbeitung in ein NumPy-Array zu konvertieren.
Eine Liste von Listen, die eine Wertetabelle darstellt, könnte beispielsweise so aussehen:
my_list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
Um diese Liste von Listen in ein NumPy-Array zu konvertieren, können Sie die Funktion numpy.array() verwenden. Standardmäßig geht numpy.array() davon aus, dass die Unterlisten alle die gleiche Länge haben. Wenn Ihre Listenliste Listen mit unterschiedlicher Anzahl von Elementen enthält, schlägt die Konvertierung daher fehl.
Optionen zum Konvertieren von Listen unterschiedlicher Länge in NumPy-Arrays
Wenn Ihre Listenliste Listen mit enthält Bei unterschiedlicher Anzahl von Elementen stehen mehrere Optionen zur Verfügung:
-
Erstellen Sie ein Array von Arrays:
Diese Option erzeugt ein Array, in dem sich jedes Element befindet selbst ein Array, das die Elemente der entsprechenden Unterliste enthält.
<code class="python">import numpy as np my_list_of_lists = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]] my_array_of_arrays = np.array([np.array(xi) for xi in my_list_of_lists])</code>
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Erstellen Sie ein Array von Listen:
Diese Option erstellt ein Array, in dem Jedes Element ist eine Liste, die die Elemente der entsprechenden Unterliste enthält.
<code class="python">my_array_of_lists = np.array(my_list_of_lists)</code>
Nach dem Login kopieren -
Listenlängen ausgleichen:
Sie können auch kürzere Listen auffüllen mit None-Werten, um ihre Längen auszugleichen und dann die Liste der Listen in ein Array zu konvertieren.
<code class="python">length = max(map(len, my_list_of_lists)) my_array = np.array([xi + [None] * (length - len(xi)) for xi in my_list_of_lists])</code>
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Durch Auswahl der geeigneten Methode basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen können Sie eine Liste von Listen konvertieren Listen in ein NumPy-Array umwandeln und weitere Operationen an den Daten effizient durchführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Liste von Listen in ein NumPy-Array konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
