Python numpy.ndarray.tolist()用法及代码示例

numpy 模块提供了一个函数 numpy.ndarray.tolist()，用于将数组的数据元素转换为列表。此函数将数组作为 a.ndim-levels 深度嵌套的 Python 标量列表返回。

简而言之，此函数将数组元素的副本作为 Python 列表返回。元素通过 item 函数转换为最接近的兼容 内置 Python 类型。当 'a.ndim' 为 0 时，则列表的深度为 0，它将是一个简单的 Python 标量，而不是任何列表。

用法

ndarray.tolist()

参数

此函数没有参数或参数。

返回：y:object，或对象列表，或对象列表

此函数返回可能嵌套的数组元素列表。

注意
我们可以通过 a=np.array(a.tolist()) re-create 数组，但是它有时会失去精度。

范例1：

如果我们将 a.tolist() 用于一维数组，那么它几乎与 list(a) 相同，只是 tolist 将 numpy 标量转换为 Python 标量。

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])

输出：

array([6, 2], dtype=uint32)
[6, 2]
<type 'numpy.uint32'>
[6L, 2L]
<type 'long'>

在上面的代码中

• 我们已经导入了别名为 np.
• 我们使用 np.uint32() 函数创建了一个数组 'a'。
• 我们已经声明了变量 'a_list' 并分配了 list() 函数的返回值。
• 我们尝试打印 'a'、'a_list' 的值和 a_list 的类型。
• 我们已经声明了变量 a_tolist 并分配了 ndarray.tolist() 的返回值。
• 最后，我们尝试打印 'a_tolist' 的类型和值。

在输出中，它显示了一个列表和其元素从源数组转换而来的类型。

范例2：

对于二维数组，递归应用 tolist 。

import numpy as np
a = np.array([[11, 21], [31, 41]])
b=a.tolist()
a
b

输出：

array([[11, 21],
       	[31, 41]])
[[11, 21], [31, 41]]

在上面的代码中

• 我们已经导入了别名为 np.
• 我们使用 np.array() 函数创建了一个二维数组 'a'。
• 我们已经声明了变量 'b' 并赋值了 a.tolist() 函数的返回值。
• 最后，我们尝试打印 'b' 的值。

在输出中，它显示了一个列表，其元素是从源数组转换而来的。

范例3：

import numpy as np
x = np.array(5)
list(x)
y=x.tolist()
y

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError:iteration over a 0-d array
5