如何将2D列表转换为2D numpy数组？

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然后向它存储数值？

1 个评论

Shan ：

@Donkopotamus，这是我的一个错误。我给出了一个序列...我也在做同样的事情，但得到的是错误。在我从这里得到同样的代码后，我检查了问题出在哪里......。所以这很有帮助......当然，我在这里发帖之前会检查一下文档......。谢谢你的友好提醒。

python

numpy

Shan

发布于 2011-10-11

4 个回答

unutbu

发布于 2017-09-11

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0 人赞同

只需将列表传递给 np.array 。

a = np.array(a)
如果默认值不是你想要的，你也可以利用这个机会设置dtype。
a = np.array(a, dtype=...)


         
          
           user1816847
          
          ：


         
          
           这个方案不起作用。你会得到一个由python列表组成的numpy数组。


         
          
           @user1816847 只有当 "子 "列表的长度不同时才会发生这种情况（例如：[[1,2], [1,2], [1,2,3]]。在问题中给出的例子中，它确实有效。


         
          
           如果子数组没有相同的长度，这个解决方案只会给你一个列表的numpy数组（也就是说，内部的列表不会被转换为numpy数组）。这完全是有道理的，因为你不可能有一个二维数组（矩阵）的二维变量。


         
          
           谢谢你从2017年9月（Ubuntu 16.04 LTS）。   这就是我所需要的。  比预期的要简单得多。


         
          
           谢谢你的重要回答，@compie


        
         
          
          
           sandeep sharma
          
         
         
          发布于
          
          2017-09-11


        
         
          just use following code
         
         c = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matrix([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]])
Then it will give you
你可以使用以下代码来检查矩阵的形状和尺寸
c.ndim


        
         
          
           
           
            Clock ZHONG
           
          
          
           发布于
           
           2017-09-11


        
         
          
           替换代码0】比上面unutbu说的还要强大。
你也可以用它来将一个np数组列表转换为一个高维数组，下面是一个简单的例子。
          
          aArray=np.array([1,1,1])
bArray=np.array([2,2,2])
aList=[aArray, bArray]
xArray=np.array(aList)
xArray的形状是（2,3），它是一个标准的np数组。这个操作避免了循环编程。


        
         
          
           
            我正在使用导出到python文件中的大型数据集，其形式为
           
           XVals1 = [.........] 
XVals2 = [.........] 
每个列表的长度都是一样的。  我使用
>>> a1 = np.array(SV.XVals1)
>>> a2 = np.array(SV.XVals2)