如何将一维图元数组转换为二维Numpy数组

在这篇文章中，我们将讨论如何将一个一维图元数组转换为一个numpy数组。

示例 :

输入 :[(1,2,3),(‘Hello’,’Hey’)]

输出 :[[‘1’ ‘2’ ‘3’] [‘Hi’ ‘Hello’ ‘Hey’] ]#NDArray

方法1：使用map

map是一个用来为Iterable（即数组）中的每个项目执行一个函数的函数。

示例:

在这里，我们首先导入Numpy并定义了1D的图元数组。这个数组包含一个0D数组，即图元，进一步使用Map函数，我们正在浏览数组中的每一个项目，并将它们转换为NDArray.Map对象被转换为一个列表数组，然后再转换为NDArray，最后，我们使用ndim属性检查所产生的数组的尺寸。

# importing Numpy
import numpy as np
  
# 1d Array of Tuple
arr = [(1, 2, 3), ('Hi', 'Hello', 'Hey')]
x = map(np.array, arr)
  
# Changing map object to a list, then 
# to an NDarray
x = np.array(list(x))
print(x)
  
# Checking the Dimension of the Resulting
# NDArray
print(x.ndim)

输出:

[['1' '2' '3']
['Hi' 'Hello' 'Hey']]
2

方法2

这是一种不使用地图或任何其他函数的方法，只是基本的循环。

示例:

在这里，我们定义了图元的1D数组。这个数组包含0D数组，即图元，然后定义一个空数组，我们进一步迭代’arr’中的每个项目，然后我们为每个图元中的项目定义另一个空数组，我们还迭代’arrs’中的每个项目，即图元。在’items’数组中追加元组的每个项目。将’items’数组追加到’x’数组中。

import numpy as np
  
arr = [(1, 2, 3), ('Hi', 'Hello', 'Hey')]
x = [] 
for arrs in arr:
    items = []
    for item in arrs: 
        items.append(item)
    x.append(items)
  
x = np.array(x)
print(x)
print(x.ndim)

输出: