如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组|极客教程

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

在数据科学和机器学习领域，经常需要处理大量的数据。Python 的 Numpy 库是一个强大的库，它提供了高效的数组操作功能。本文将详细介绍如何将 Python 的列表（List）转换为 Numpy 数组（Array），并通过多个示例展示如何在实际编程中应用这一转换。

1. Numpy 简介

Numpy（Numerical Python 的缩写）是 Python 编程语言的一个扩展库。它支持高维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy 是科学计算中广泛使用的一个库，它的数组计算效率远高于纯 Python 实现。

2. 为什么要使用 Numpy 数组

与 Python 的内置列表相比，Numpy 数组在存储和处理大数据时有几个显著的优势：

性能：Numpy 内部采用 C 语言编写，能够快速执行复杂的数组运算。
功能强大：Numpy 提供了大量的函数和操作，用于处理数组。
内存效率：Numpy 数组使用连续的内存块，减少了内存碎片，同时也支持更多的数据类型。

3. 如何安装 Numpy

在开始编写代码之前，需要确保已经安装了 Numpy。可以使用 pip 命令轻松安装：

pip install numpy

4. 列表转换为 Numpy 数组

将 Python 列表转换为 Numpy 数组是一个非常简单的过程。这可以通过 Numpy 的 array() 函数实现。

示例代码 1：基本转换

import numpy as np

# 创建一个简单的列表
list_simple = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将列表转换为 Numpy 数组
array_simple = np.array(list_simple)

print("Numpy Array:", array_simple)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 2：多维列表转换

import numpy as np

# 创建一个二维列表
list_2d = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

# 将二维列表转换为 Numpy 二维数组
array_2d = np.array(list_2d)

print("2D Numpy Array:", array_2d)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 3：列表中包含不同类型元素时的转换

import numpy as np

# 创建一个包含不同类型元素的列表
list_mixed = [1, 2.5, 'numpyarray.com']

# 将列表转换为 Numpy 数组
array_mixed = np.array(list_mixed)

print("Mixed Numpy Array:", array_mixed)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 4：指定数组数据类型

import numpy as np

# 创建一个整数列表
list_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 将列表转换为 Numpy 数组，并指定数据类型为浮点数
array_floats = np.array(list_integers, dtype=float)

print("Float Numpy Array:", array_floats)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 5：嵌套列表转换为多维数组

import numpy as np

# 创建一个嵌套列表
list_nested = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 将嵌套列表转换为 Numpy 二维数组
array_nested = np.array(list_nested)

print("Nested Numpy Array:", array_nested)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

5. Numpy 数组的基本操作

转换列表到 Numpy 数组后，可以利用 Numpy 提供的各种函数来进行数组操作。这些操作包括数组形状修改、大小调整、排序、切片等。

示例代码 6：数组形状查看

import numpy as np

# 创建一个数组
array_example = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 打印数组形状
print("Shape of Array:", array_example.shape)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 7：改变数组形状

import numpy as np

# 创建一个数组
array_example = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 改变数组形状为 2x3
array_reshaped = array_example.reshape(2, 3)

print("Reshaped Array:", array_reshaped)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 8：数组排序

import numpy as np

# 创建一个无序数组
array_unsorted = np.array([5, 3, 1, 2, 4])

# 对数组进行排序
array_sorted = np.sort(array_unsorted)

print("Sorted Array:", array_sorted)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 9：数组切片

import numpy as np

# 创建一个数组
array_example = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用切片获取数组的一部分
array_slice = array_example[1:4]

print("Array Slice:", array_slice)

Output:

如何将 Python 的列表转换为 Numpy 数组

示例代码 10：数组合并

import numpy as np

# 创建两个数组
array_one = np.array([1, 2, 3])
array_two = np.array([4, 5, 6])

# 合并两个数组
array_combined = np.concatenate((array_one, array_two))

print("Combined Array:", array_combined)