ndarray和list的互相轉換

我們知道python非常適合做機器學習方面的工作，究其原因是因為它對於矩陣，陣列操作的便捷性。在python中list列表物件和numpy模組中的ndarray型別也可以很好的發生轉換，但是在轉換的過程中還是會或多或少地遇到一些特殊的情況，這裡做一下簡單的介紹。

import numpy as np
class
listandndarray
:def
__init__
(self)
: self.x = x =[[
1],[
2,3]
] self.y = np.array(x)
print
(self.y)
# [list([1]) list([2, 3])]
print
(type
(self.y))# 
print
(type
(self.y[0]
))# 
main = listandndarray(
)

這裡我們可以看到當使用np.array對list物件進行型別轉換後，我們進一步測試此時的self.y為型別，但是內層的第一部分仍舊為list,這是因為陣列在建立的時候必須保證每一行和每一列元素的數量是相同的，而這裡的self.x中第一部分只包含乙個元素，而第二部分包含兩個元素，因此np.array無法完成對其整體的型別轉換而依舊保持內層的型別。

我們可以看如下**：

import numpy as np
class
listandndarray
:def
__init__
(self)
: self.x = x =[[
1,1]
,[2,
3]] self.y = np.array(x)
print
(self.y)
print
(type
(self.y))# 
print
(type
(self.y[0]
))# 
main = listandndarray(
)

這時我們可以看到，無論是外層還是內層，型別均已被轉換為了。

那麼ndarray型別是否可以向list型別轉換呢？是可以的，**如下：

import numpy as np
class
ndarraytolist
:def
__init__
(self)
: self.array = np.ones((2
,3))
self.
list
= self.array.tolist(
)print
(type
(self.
list))
# 
main = ndarraytolist(
)

我們可以看到使用tolist()可以將ndarray型別轉換為list型別。

由此我們可以得出，在科學計算中list與ndarray在某種程度上是等價的。

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