numpy 配列に関する実用的なヒント: リストからの変換

リストを numpy 配列に変換するための実践的なヒント。特定のコード例が必要です。

Python では、NumPy (数値 Python) は、Python コンピューティング ライブラリで科学を行うためのツールです。効率的な多次元配列オブジェクト (ndarray) と、配列に対する高速操作のためのツールを提供します。リストを NumPy 配列に変換することで、データの処理と分析に NumPy の機能を活用できます。

以下では、リストを NumPy 配列に変換するためのいくつかの実用的なテクニックを紹介し、具体的なコード例を示します。

1. np.array() 関数の使用

np.array() 関数は、NumPy で最もよく使用される関数の 1 つであり、リストをNumPy 配列。この関数のパラメータはリストを入力として受け取り、対応する NumPy 配列を返します。

サンプルコード:

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)
print(my_array)

出力結果:

[1 2 3 4 5]

2. np.asarray()関数を使用

np.asarray()この関数関数は、リストを NumPy 配列に変換できる np.array() 関数に似ています。 np.array() とは異なり、np.asarray() 関数は入力データの型をデフォルトの dtype に変換するのではなく、可能な限り保持します。

サンプルコード:

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.asarray(my_list)
print(my_array)

出力結果:

[1 2 3 4 5]

3. np.reshape()関数を使用

np.reshape()関数は NumPy 配列の形状を変更できます。リストを 1 次元配列に変換し、np.reshape() 関数を使用して形状を変更すると、さまざまな次元の NumPy 配列を取得できます。

サンプルコード:

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.array(my_list)
reshaped_array = np.reshape(my_array, (5, 1))
print(reshaped_array)

出力結果:

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]]

4. np.zeros() または np.ones() 関数を使用します

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.zeros(len(my_list), dtype=int)
for i, item in enumerate(my_list):
    my_array[i] = item
print(my_array)

[1 2 3 4 5]

np.fromiter()関数を使用

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_array = np.fromiter(my_list, dtype=int)
print(my_array)

[1 2 3 4 5]

以上がnumpy 配列に関する実用的なヒント: リストからの変換の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。