将NumPy数组转换为Python列表
NumPy是一种用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种计算功能。在某些情况下，我们可能需要将NumPy数组转换为Python列表，这可以通过使用tolist()方法来实现。
将NumPy数组转换为Python列表的示例代码如下所示：
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
np_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 将NumPy数组转换为Python列表
py_list = np_array.tolist()
# 打印转换后的Python列表
print(py_list)输出结果为：
[1, 2, 3, 4, 5]转换NumPy数组为Python列表的优势在于列表的灵活性和易读性。Python列表是动态的，可以包含不同类型的元素，而NumPy数组是静态的，并且要求所有元素的类型必须相同。
将NumPy数组转换为Python列表的应用场景包括：
- 数据处理：在使用NumPy进行科学计算和数据分析时，可以将计算结果转换为Python列表以便进一步处理和展示。
- 数据可视化：一些绘图库（如Matplotlib）接受Python列表作为输入，因此需要将NumPy数组转换为Python列表以生成图表。
- 与其他Python库的兼容性：一些库和框架可能只接受Python列表作为输入参数，因此需要将NumPy数组转换为Python列表以便与这些库和框架进行集成。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中与数据处理和科学计算相关的产品是腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云数据万象（CI）。
腾讯云弹性MapReduce（EMR）是一个面向大数据处理和分析的云计算产品，提供了强大的集群管理和分布式计算能力。它可以帮助用户高效地进行数据处理、机器学习、数据挖掘等任务。了解更多详情，请访问腾讯云弹性MapReduce（EMR）的产品介绍页面。
腾讯云数据万象（CI）是一个集成图像处理、存储和加速的云计算产品，可以帮助用户快速处理和管理海量图像数据。它提供了丰富的图像处理功能，例如图片格式转换、智能裁剪、水印添加等，同时还提供了图片存储和加速的能力。了解更多详情，请访问腾讯云数据万象（CI）的产品介绍页面。
通过使用腾讯云弹性MapReduce（EMR）和腾讯云数据万象（CI），用户可以更高效地进行数据处理和图像处理任务，并且无需关注底层的云计算基础设施。
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有一种将python中的数字列表转换为numpy数组的方法。
但是，我尝试过的简单函数，例如numpy.average(x)，无论x是简单的python列表还是numpy数组都能工作。在哪种情况下，需要将python中的列表(或数组)转换为numpy中的数组？
浏览 1提问于2014-04-11得票数 3
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我有一个庞大的python列表(16 GB)，我想将它转换为numpy数组。我负担不起这份声明
huge_array = np.array(huge_list).astype(np.float16)
我正在寻找一些有效的方法来将这个huge_list转换成numpy array，而不需要复制它。
有人能提出一个有效的方法来做到这一点吗？这可能需要先将列表保存到磁盘，然后将其作为numpy数组加载，我对此没有意见。
我会非常感谢你的帮助。
编辑1：huge_list是在运行时创建的内存中的python列表，因此它已经占用了16 it。我需要将它转换为numpy float16数组。
浏览 1提问于2016-08-19得票数 3
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1回答
用Numpy计算相关系数
、、、
我有一个值列表和一个一维numpy数组，我想使用numpy.corrcoef(x,y,rowvar=0)计算相关系数。我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "testLearner.py", line 25, in <module>
corr = np.corrcoef(valuesToCompare,queryOutput,rowvar=0)
File "/usr/local/lib/python2.6/site-packages/numpy/lib/function_base.py",
浏览 2提问于2011-11-03得票数 2
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17回答
我使用Python和NumPy，在“转置”方面有一些问题：
import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)
调用a.T不会转置数组。例如，如果a是[[],[]]，那么它的转置是正确的，但我需要[...,...,...]的转置。
浏览 6提问于2011-05-11得票数 240
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1回答
为什么我不能训练我的模特
、、、、
我目前正在尝试建立一个线性回归网络，能够将输入数据映射到所需的输出数据。
我的输入和输出当前存储为存储为numpy.ndarray的矩阵列表。
回归网络的输入维数为400，回归网络的输出维数为13。
输入端的每个矩阵都有尺寸为400 x =>的打印input.shape输出。
输出侧的每个矩阵都具有尺寸为13 x =>的打印output.shape输出。
我目前定义的网络如下所示：
print "Training!"
model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=13, input_dim=400, init=
浏览 3提问于2016-11-13得票数 0
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我如何计算一个由python numpy或me组成的数组计算出的所有小数，而不是像这样跳过。
>> A = numpy.array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]).
>> C = numpy.array ([[7,8,9], [1,2,3], [4,5,6]]).
>> A / C
array ([[0, 0, 0],
[4, 2, 2],
[1, 1, 1]])
但在第一个向量中，不必将[0.143, 0.250, 0.333]赋给绝对零值
浏览 1提问于2009-11-26得票数 1
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1回答
numpy数组子设置误差
、、、
我有一个类型为numpy稀疏矩阵的A1
scipy.sparse.dok.dok_matrix
带整数值。我试图用它来子集另一个类型的整数矩阵A2
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
通过
A2[A1>0]
它们都有形状(1,10000)。虽然它使用起来很好
A1[A1>0]
我得到以下错误：
>> A2[A1>0]
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-250-19959d659dc5>", line 1, in <
浏览 5提问于2017-10-30得票数 0
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1回答
我有一个python列表，其中包含numpy数组，如：
a = [Numpy array 1, Numpy array 2, Numpy array 3]
这些Numpy数组都是2D numpy数组。
现在，如果我从我的列表'a‘中随机选择两个Numpy数组，然后做一个元组，比如说，
b = (Numpy array 1, Numpy array 2)
我如何检测哪些数组是被选择的，即
Numpy array 1, Numpy array 2
哪一种不是
Numpy array 3
让我重新解释一下我的问题：列表'a‘中的numpy数组不存在于元组'b'?中。
浏览 3提问于2019-03-21得票数 1
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2回答
我有一个以以下形式包含数组(type = numpy.ndarray)的列表：
final = [[a, b, c, d],[e, f, g, h],[i, j, k, l]]
我想以以下形式将它们打印到csv文件中：
a, e, i
b, f, j
c, g, k
d, h, l
其中a，b，c.j，k，l都是字符串(numpy.string_)。我试图将其作为包含列表的列表(在另一篇文章中回答)进行处理，但是它不起作用，而是创建了一个空的csv文件。我的尝试是这样的：
csvfile=open('new.csv','wb')
wr = csv.wri
浏览 4提问于2015-05-11得票数 0
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我已经用Fortran做了很长一段时间的计算物理相关工作，最近我开始学习和玩Python。我知道，作为一种解释语言，Python通常比Fortran慢，主要用于CPU密集型的计算工作。但是，我认为使用numpy可以显着地提高像排序这样的简单任务的性能。
因此，我的测试用例是对一个数组/包含随机浮动的10,000大小的列表进行排序，使用气泡排序(只是一个包含许多数组操作的测试用例，因此不需要评论算法本身的性能)。我的计时结果如下(所有函数都使用相同的算法)：
Python3 (使用numpy数组，但我自己的函数而不是numpy.sort)：33.115 s
Python3 (使用列表)：9.92
浏览 2提问于2019-11-18得票数 5
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1回答
考虑一个元组列表，例如： a = [(1,2), (3,4)] 我经常发现自己尝试将列表解压到每个列值的单独列表中，例如： b,c = list(zip(*a)) 在本例中，b将是一个包含值1和3的列表。 我经常发现我自己希望b和c是numpy数组而不是列表。在这种情况下，我通常做的是： b,c = list(zip(*a))
b = np.array(b)
c = np.array(c) 最后两行看起来很麻烦。有没有办法将一个列表直接解压缩到两个numpy数组中，而不是直接通过numpy.array转换它们 谢谢
浏览 17提问于2021-11-03得票数 2
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我正在将一个同事的IDL代码重写成python，并提出了一些让我感到困惑的差异。根据我发现的其他SO问题和邮件列表线程，如果你使用scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates并指定order=1，它应该做双线性插值。在比较IDL代码(在GDL中运行)和python (map_coordinates)之间的结果时，我得到了不同的结果。然后我尝试使用mpl_toolkits.basemap.interp，我得到了与IDL代码相同的结果。下面是一个简单的例子，展示了哪里出了问题。谁能帮我找出我在map_coordinates上做错了什么，或者order=1不
浏览 2提问于2013-02-25得票数 5
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1回答
我有两个大小为(128，)的数组和一个大小为(784,128)的数组： array1.shape()
out: (128,)
array2.shape()
out: (128,)
array3.shape()
out: (784,128) 它们具有相同的数据类型，但dtype()输出不同： array1.dtype
out: float32
array2.dtype
out: <dtype: 'float32'>
array2.dtype
out: <dtype: 'float32'> 它们属于不同的类别： type(array1)
o
浏览 27提问于2020-09-05得票数 0
我有两个csv文件，我已经使用numpy导入到python。
数据有2列：
[['month' 'total_rainfall']
['1982-01' '107.1']
['1982-02' '27.8']
['1982-03' '160.8']
['1982-04' '157']
['1982-05' '102.2']
我需要创建一个2D
浏览 10提问于2020-10-07得票数 0
我正在尝试使用sci-kitLearn对从json文件解析的数据集执行机器学习。要使用sci-kitLearn中的dataset API，我需要一个形如块的数组(n_samples * n_features)。
我将这些数据编码为一个嵌套的Python列表，该列表的大小为'X‘(一些大量的样本)，每个元素都是类型。
例如：[ int，float，int，int，float，INT...]
我需要将其转换为一个numpy数组，该数组将与sci-kitLearn数据集一起正常工作，但我似乎无法创建一个支持每列不同类型的numpy数组。
Numpy数组在遗传上是同质的，但我发现很难相信在使用
浏览 2提问于2016-01-08得票数 1
我对python很陌生，我正在使用python3。我正在学习numpy，但不知道如何从一行中获取用户输入。同类输入->1 2 3 4
我尝试使用这个命令，它通常用于numpy以外的普通数组方法。
from numpy import *
arr=array([])
p=1
arr=list(map(int,append(arr,input().split())))
print(arr)
但问题在于，这将将数组转换为列表，并且当我使用命令时
print(arr.dtype)
它给了我这个错误--> 'list‘对象没有属性'dtype'
那么，我的问题
浏览 8提问于2020-04-16得票数 0
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3回答
我一直在探索HDF5及其python (h5py)，所以我尝试将一个HDF5文件(一亿个整数的一维数组)读入:一个普通列表，另一次读入一个numpy数组。与我试图将数据集转换为普通python列表时相比，将数据集转换为numpy的速度非常快(实际上，处理一个列表需要很长时间才能完成它)。
有谁能帮助我理解内部发生的事情，这使得将HDF5数据集转换为一个numpy数组比使用普通列表的速度要快得多呢？这与h5py与numpy的兼容性有关吗？
import numpy as np
import hdf5
def readtolist(dataset):
return "normal
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
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2回答
这是我的密码
import numpy
a = numpy.arange(0.5, 1.5, 0.1, dtype=numpy.float64)
print(a)
print(a.tolist())
>>>[0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. 1.1 1.2 1.3 1.4]
>>>[0.5, 0.6, 0.7, 0.7999999999999999, 0.8999999999999999, 0.9999999999999999, 1.0999999999999999, 1.1999999999999997, 1.299999999999999
浏览 3提问于2021-01-15得票数 0
给出了一个元组的python列表，如：
test = [(1, 'string1', 47.9, -112.8, 6400.0),
(2, 'string2', 29.7, -90.8, 11.0),
(3, 'string3', 30.8, -99.1, 1644.0),
(4, 'string4', 45.8, -110.9, 7500.0),
(5, 'string5', 43.9, -69.8, 25.0)]
使用每个元组的第3项和第4项构建2
浏览 0提问于2019-01-25得票数 3
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1回答
我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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3回答
我正在尝试将一个numpy.uint64 (由numpy.sum()输出)转换为十进制，而不会失去十进制模块的精度。
>>> from decimal import Decimal
>>> import numpy as np
>>>
>>> sum = np.sum(1000000000000000000)
>>> type(sum)
<type 'numpy.int64'>
>>> Decimal(sum)
Decimal('10000000000
浏览 4提问于2017-04-04得票数 3
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我目前正在使用PyTorch框架，并试图理解外部代码。我有一个索引问题，想打印一个列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组，然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。
但是试图将我的列表转换成数组，我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。
我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor))，看起来有点像这样：
[
tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..
浏览 2提问于2018-08-29得票数 31
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关于python 这里已经有了一个完整的提示列表，所以我想要的是专门适用于使用numpy、scipy或pylab库的提示。
这些方法可以是缩短已经使用numpy的代码的方法，也可以是通过使用这些库缩短常规python操作的方法。
请给我一个小费。
浏览 0提问于2018-02-23得票数 15
我试图读取从第7行开始的数字行，并将数字编译成一个列表，直到没有更多的数据为止，然后计算这个列表上的标准差和%rms。看起来很直截了当，但我不断地发现错误：
Traceback (most recent call last):
File "rmscalc.py", line 21, in <module>
std = np.std(values)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/core/fromnum
浏览 0提问于2016-08-05得票数 0
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1回答
我在YAML中有一个配置文件，其中包含字符串、浮点数、整数和列表。当加载YAML返回列表时，我想要一个numpy数组。因此，例如，如果YAML如下所示：
name: 'John Doe'
age: 20
score:
-- 19
- 45
-- 21
- 12
-- 32
- 13
我读到这个
import yaml
def read(CONFIG_FILE):
with open(CONFIG_FILE) as c:
return yaml.load(c)
config = read('path\to\yml&
浏览 0提问于2019-01-18得票数 2
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在探索Python的Matplotlib库中的颜色代码时，我遇到了这段代码：
x,y,c=zip(*np.random.rand(30,3))
我查阅了Python语言中内置函数zip()的工作原理，但在使用numpy随机语句之前，我似乎没有理解*的作用。提前谢谢。
浏览 0提问于2020-08-10得票数 0
我希望在django中有一个numpy数组字段，这样我就可以这样做了。
from example.models import Series
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3])
model = Series.objects.create(id=1, array=array)
model = Series.objects.get(id=1)
assert np.array_equal(array, model.array)
实际上，该字段应该将numpy数组序列化为二进制并自动反序列化它。目前，我只是在做这个：
import base64
浏览 5提问于2017-10-11得票数 6
最近我不得不在Python中做很多与视觉相关的工作，并且我面临着在不同格式之间切换的许多困难。当我使用Mahotas阅读图片时，我似乎无法将其转到cv2，尽管它们都在使用numpy.ndarray。SimpleCV可以很容易地获取OpenCV图像，但为遗留简历或mahotas获取SimpleCV图像似乎是一项相当艰巨的任务。
一些格式转换语法将会非常受欢迎。例如，如果我使用mahotas打开一个灰度图像，默认情况下，它被视为浮点颜色空间。即使我将类型指定为numpy.uint8，cv2似乎也无法将其识别为数组。我不知道如何解决这个问题。我在彩色图像上也没有太多的运气。我在Ubuntu Onei
浏览 2提问于2012-02-10得票数 5
2回答
有人能解释一下为什么会发生以下情况吗？我的用例是，我有一个python列表，它的元素都是numpy ndarray对象，我需要在列表中搜索以找到特定ndarray obj的索引。
最简单的例子：
>>> import numpy as np
>>> a,b = np.arange(0,5), np.arange(1,6)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> b
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> l = list()
>>> l.appen
浏览 6提问于2015-05-19得票数 8
回答已采纳
我正在读取CSV文件的列表，并且总是将数据附加到数组中的新列。我目前的解决方案类似于以下内容： import numpy as np
# Random generator and paths for the sake of reproducibility
fake_read_csv = lambda path: np.random.random(5)
paths = ['a','b','c','d']
first_iteration=True
for path in paths:
print(f'Read
浏览 7提问于2019-12-06得票数 1
3回答
在这个问题的末尾看到了重要的澄清.
我正在使用numpy来加速一些经纬度坐标的处理。不幸的是，我的numpy“优化”使我的代码运行速度比不使用numpy的代码慢5倍。
瓶颈似乎在于用我的数据填充numpy数组，然后在完成数学转换之后提取出这些数据。为了填充数组，我基本上有一个循环，类似于：
point_list = GetMyPoints() # returns a long list of ( lon, lat ) coordinate pairs
n = len( point_list )
point_buffer = numpy.empty( ( n, 2 ), numpy.float3
浏览 5提问于2011-04-05得票数 4
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问题是
如何将数据从N x N x N x... h5py数据集复制到1D标准Python列表，而不对数据进行中间复制？
我可以想出几种不同的方法来用中间拷贝来完成这个任务。例如：
import h5py
import numpy as np
# initialize list, put some initial data in it
myList = ['foo']
# open up an h5py dataset from a file on disk
myFile = h5py.File('/path-to-my-data', 'r'
浏览 0提问于2015-06-23得票数 5
我在python中有一个numpy数组，它的结构类似于：
array([[NaN, NaN, NaN],
[a, b, NaN],
[c, d, e],
[NaN, NaN, f])
每列都有相同数量的非NaN值，但它们在不同的行处开始和结束。我想以一个结构如下的数组来结束：
array([a, b, e],
[c, d, f])
(也就是说，删除所有的NaNs，并修改数组的形状以适应数据点的数量。)然而，我不确定如何有效地做到这一点。
我尝试使用：
x = x[~numpy.isnan(x)]
和
x = x[numpy.logical
浏览 23提问于2019-08-16得票数 0
我遇到了一个问题，一些numpy数组不能使用cv.fromarray()转换为cvMat。似乎每当numpy数组被转置时，问题就会发生。
import numpy as np
import cv
# This works fine:
b = np.arange(6).reshape(2,3).astype('float32')
B = cv.fromarray(b)
print(cv.GetSize(B))
# But this produces an error:
a = np.arange(6).reshape(3,2).astype('float32'
浏览 0提问于2013-02-06得票数 3
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3回答
如何做2D切片？
、、
我正在尝试做我认为应该很简单的事情：
我做了一个2D列表：
a = [[1,5],[2,6],[3,7]]
我想滑出第一个column并尝试：
1)
a[:,0]
...
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
2)
a[:,0:1]
...
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
3)
a[:][0]
[1, 5]
4)
a[0][:]
[1, 5]
5)明白了，但这是做这件事的方法吗？
aa[0] for aa in a
浏览 0提问于2017-03-22得票数 1
我希望使用Pyinstaller将我的.py脚本(在执行时工作得很好)转换为.exe，但是当转换完成并启动新生成的.exe文件时，cmd会弹出并在其上显示闪烁的光标，然后什么也不会发生。我曾尝试过不同的转换方式，如pyinstaller -F script.py和pyinstaller --onefile -w script.py，但从未产生任何效果。然后我试着从cmd启动它，没有区别。但是我做了一个测试脚本，它只是打印出“hello world”作为一个输出，它起了作用。在实际的转换过程中，似乎没有任何可疑的事情发生，除了一些模块没有被检测到，但是如果我正确地理解了，它们并不一定是必需的。(
浏览 2提问于2020-10-02得票数 1
我遇到了函数ascontiguousarray()的问题，它在NumPy 1.11.1和1.13.1中返回不同的步长。
要重现的代码(Ubuntu 16.04、Python 2.7.12)：
import os
import numpy as np
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12],[13],[14],[15],[16]],dtype='uint32')
x = x.T
x = np.ascontiguousarray(x)
print(x.strides)
在NumPy 1.11
浏览 2提问于2017-09-15得票数 2
1回答
首先，我知道这里有一个与答案相同的问题：，但是在我所做的测试中，给出的答案不起作用：
当我从numpy.fft进行快速傅立叶变换时，我得到以下结果：
In [30]: numpy.fft.fft(numpy.array([1+0.5j, 3+0j, 2+0j, 8+3j]))
Out[30]: array([ 14.+3.5j, -4.+5.5j, -8.-2.5j, 2.-4.5j])
它与我的例子中的八度输出是相同的)
octave:39> fft([1+0.5j,3+0j,2+0j,8+3j])
ans =
Columns 1 through 3:
14.0000 + 3
浏览 0提问于2014-11-27得票数 4
回答已采纳
我想从许多样本图像中读取，并制作2Dnumpy数组，行"i“对应于第i个样本，列j对应图像的第j个像素( 12*13图像的所有像素由156个数字的列表保存)
import numpy as np
images = np.array([])
for Letter in "ABCDEFGHIJKLMNO":
im = Image.open("ABCDEFGHIJKLMNO\\16\\"+Letter+".bmp")
sampleimage = list(im.getdata())
images = np.append(
浏览 0提问于2018-07-05得票数 0
我有一个预先导入的模块，我用python调用一个方法，如下所示。
Python::with_gil(|py| {
let res = module.call_method1(py, "my_method", (arg1, arg2))?;
})
这将返回生锈对象PyObject，但是返回的是python list。我想迭代这个列表，将内部元素转换为我可以在Rust中使用的东西(它是Numpy数组的python列表，我使用的是numpy/ndarray板条箱)。
我有点困惑，不知道我是如何反复讨论这个问题的。如果我尝试cast_as到PyList，就会得到警告：Unsaf
浏览 15提问于2022-02-23得票数 0
将numpy.float64类型的元素列表转换为float类型的最快方法是什么？我目前正在结合float()使用简单的for loop迭代。
我偶然发现了这篇文章：，然而我的问题不是如何在python中转换类型，而是更具体地说，如何在python中以最快的方式最好地将一种类型的整个列表转换为另一种类型(即在本例中是numpy.float64 to float)。我希望有一些秘密的蟒蛇机器，我没有遇到过，可以一次完成所有的事情:)
浏览 3提问于2015-03-24得票数 20
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设置：
Windows 10上的Emacs 25.2.1
Pymacs 0.25
Anaconda Python 3.5.1
皮亚克斯跑得很好。我可以从Emacs成功地运行pymacs和pymacs命令。例如，评估以下工作：
(require 'pymacs)
(pymacs-exec "from scipy.stats import norm;")
(pymacs-exec "import numpy as np;")
(pymacs-exec "np.set_printoptions(threshold=np.na
浏览 4提问于2017-08-12得票数 0
编写python程序添加列表，第一个列表是10*3*11列表(3维)，第二个列表也是10*3*11列表，所有元素都为0，添加它们，使用numpy：
data_split_count = 10
cluster_number = 3
total_center_list = [[[[0] for i in range(11)] for j in range(cluster_number)] for kj in range(data_split_count)]
print("1 len total center list")
print(len(total_center_list))
浏览 0提问于2017-11-08得票数 0
我正在使用python脚本来检测人员。我的脚本中有以下一行：
import time
import cv2 as cv
import glob
import argparse
import sys
import numpy as np
import os.path
from imutils.video import FPS
from collections import deque
from sklearn.utils.linear_assignment_ import linear_assignment
当我运行我的脚本时，我有以下几行代码：
/home/user/.local/lib/py
浏览 0提问于2019-08-06得票数 8
2回答
我对Python非常陌生。我在numpy包中使用转置运算符：
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> np.T(X)
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#8>", line 1, in <module>
np.T(X)
AttributeError: 'module' object has no attribute '
浏览 3提问于2013-01-01得票数 4
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我有一长串熊猫的数据框架，根据类型，"pandas.core.series.Series“。这个列表中可能有一百万个条目。我通过用numpy.array_split分割数据帧来创建它。
据推测，目前每个数据帧只包含一个数字：
In[29]: df1[0:5]
Out[29]:
[1 12149992.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 2 12149995.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 3 12149997.0
Name: 3121916261129, dtype: float
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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我想从命名的R向量(或矩阵等)中获取名称。回到Python。在rpy2 < 3.0.0中，这是可能的，例如，
>>> stats.quantile(numpy.array([1,2,3,4]))
R object with classes: ('numeric',) mapped to:
<FloatVector - Python:0x7f3e664d6d88 / R:0x55c939a540c8>
[1.000000, 1.750000, 2.500000, 3.250000, 4.000000]
>>> stats.qu
浏览 2提问于2019-03-02得票数 5
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将numpy数组元素包装为整数
、、、、
我有一个试图在循环中访问的子图列表：
index=[5,3,4,1,1,3,4,2,3,4,2,2,3,3,2,4]
subgraph=[[subgraph1],[subgraph2],[subgraph3],[subgraph4],[subgraph5]]
for i in range(len(index)):
for j in range(i+1,len(index)):
if index[j]==index[i]
continue
testgraphi=copy.copy(subgraph[index[
浏览 8提问于2015-06-26得票数 1
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将list列表转换为numpy数组时，如何保持原有数据类型？
我用np.array，np.matrix把列表列表转换成numpy数组。但事实证明，所有int都变成了string。Python版本为3.7.x。
X = [[3, 'aa', 10],
[1, 'bb', 22],
[2, 'cc', 28],
[5, 'bb', 32],
浏览 0提问于2019-03-25得票数 2
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