Python numpy ndarray.tolist用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ndarray.tolist 的用法。

用法:

ndarray.tolist()

将数组作为 Python 标量的 a.ndim -levels 深度嵌套列表返回。

将数组数据的副本作为(嵌套)Python 列表返回。数据项通过 item 函数转换为最接近的兼容内置 Python 类型。

如果 a.ndim 为 0，那么由于嵌套列表的深度为 0，它根本就不是一个列表，而是一个简单的 Python 标量。

参数：

none：

返回：

y： 对象，或对象列表，或对象列表列表，或……

可能嵌套的数组元素列表。

注意：

该数组可以通过 a = np.array(a.tolist()) 重新创建，尽管这有时可能会丢失精度。

例子：

对于一维数组，a.tolist() 与 list(a) 几乎相同，除了 tolist 将 numpy 标量更改为 Python 标量：

>>> a = np.uint32([1, 2])
>>> a_list = list(a)
>>> a_list
[1, 2]
>>> type(a_list[0])
<class 'numpy.uint32'>
>>> a_tolist = a.tolist()
>>> a_tolist
[1, 2]
>>> type(a_tolist[0])
<class 'int'>

此外，对于二维数组，tolist 递归应用：

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]

此递归的基本情况是一个 0D 数组：

>>> a = np.array(1)
>>> list(a)
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: iteration over a 0-d array
>>> a.tolist()
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