我有一个2D列表,类似于
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
我想把它转换成二维numpy数组。我们可以在不分配内存的情况下这样做吗
numpy.zeros((3,3))
然后将值存储到其中?
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只需将列表传递给 np.array
np.array
a = np.array(a)
如果默认值不是您想要的,您也可以利用此机会设置 dtype 。
dtype
a = np.array(a, dtype=...)
我使用的是导出到python文件的大型数据集,格式为
XVals1 = [.........] XVals2 = [.........]
每个列表具有相同的长度。我使用
>>> a1 = np.array(SV.XVals1) >>> a2 = np.array(SV.XVals2)
然后
>>> A = np.matrix([a1,a2])
np.array() 甚至比unutbu上面说的更强大。您还可以使用它将np数组列表转换为更高维数的数组,下面是一个简单的示例:
np.array()
aArray=np.array([1,1,1]) bArray=np.array([2,2,2])