מודול numpy מספק פונקציה numpy.ndarray.tolist() , משמש להמרת רכיבי הנתונים של מערך לרשימה. פונקציה זו מחזירה את המערך בתור an א.שלי- רשימה מקננת עמוקה של רמות של סקלרים של Python.
במילים פשוטות, פונקציה זו מחזירה עותק של רכיבי המערך בתור רשימת Python. האלמנטים מומרים לסוג Python המובנה התואם הקרוב ביותר באמצעות פונקציית הפריט. כאשר 'a.ndim' הוא 0, אז עומק הרשימה הוא 0, וזה יהיה סקלר פשוט של Python, לא כל רשימה.
תחביר
ndarray.tolist()
פרמטרים
לפונקציה זו אין ארגומנטים או פרמטרים.
מחזירה: y: אובייקט, או רשימה של אובייקט, או רשימה של אובייקט
פונקציה זו מחזירה את הרשימה המקוננת של רכיבי מערך.
הערה
אנו יכולים ליצור מחדש את המערך באמצעות a=np.array(a.tolist()), אולם הוא עלול לפעמים לאבד את הדיוק.
דוגמה 1:
אם נשתמש a.tolist() עבור מערך 1D אז זה יהיה כמעט כמו רשימה(א) , חוץ מזה ש למנות ממיר סקלרים numpy לסקלרים של Python.
import numpy as np a = np.uint32([6, 2]) a a_list=list(a) a_list type(a_list[0]) a_tolist=a.tolist() a_tolist type(a_tolist[0])
תְפוּקָה:
array([6, 2], dtype=uint32) [6, 2] [6L, 2L]
בקוד למעלה
- ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
- יצרנו מערך 'a' באמצעות הפונקציה np.uint32() .
- הכרזנו על המשתנה 'a_list' והקצנו את הערך המוחזר של ה- רשימה() פוּנקצִיָה.
- ניסינו להדפיס את הערך של 'a', 'a_list' וסוג של a_list.
- הכרזנו על המשתנה a_tolist והקצנו את הערך המוחזר של ndarray.tolist() .
- לבסוף, ניסינו להדפיס את הסוג והערך של ' a_tolist '.
בפלט, הוא מציג רשימה ואת הסוג שהאלמנטים שלו עוברים טרנספורמציה ממערך המקור.
דוגמה 2:
עבור מערך דו מימדי, למנות מיושם באופן רקורסיבי.
import numpy as np a = np.array([[11, 21], [31, 41]]) b=a.tolist() a b
תְפוּקָה:
array([[11, 21], [31, 41]]) [[11, 21], [31, 41]]
בקוד למעלה
- ייבאנו numpy עם שם הכינוי np.
- יצרנו מערך דו מימדי 'a' באמצעות הפונקציה np.array() .
- הכרזנו על המשתנה 'b' והקצינו את הערך המוחזר של a.tolist() פוּנקצִיָה.
- לבסוף, ניסינו להדפיס את הערך של ' ב '.
בפלט, הוא מציג רשימה שהאלמנטים שלה עוברים טרנספורמציה ממערך המקור.
דוגמה 3:
import numpy as np x = np.array(5) list(x) y=x.tolist() y
תְפוּקָה:
Traceback (most recent call last): File '', line 1, in TypeError: iteration over a 0-d array 5