Python의 목록은 선언할 필요가 없고 축소 및 확장이 유연한 이종 요소를 보유할 수 있는 선형 데이터 구조입니다. 반면, 배열은 동질적인 요소를 담을 수 있는 데이터 구조입니다. 배열은 Python에서 다음을 사용하여 구현됩니다. 넘파이 도서관. 어레이는 다음보다 적은 메모리를 필요로 합니다. 기울기 . 배열과 목록의 유사점은 배열과 목록의 요소가 인덱스 값으로 식별될 수 있다는 것입니다.
예
Input: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] Output: [1 7 0 6 2 5 6] Explanation: Given Python List is converted into NumPy Array>
Python 목록을 Numpy 배열로 변환
~ 안에 파이썬 , NumPy 라이브러리의 두 가지 방법을 사용하여 목록을 배열로 변환할 수 있습니다.
- numpy.array() 사용하기
- 사용 numpy.asarray()
numpy.array()를 사용하여 Python에서 NumPy 배열로 나열
Python에서 목록을 NumPy 배열로 변환하는 가장 간단한 방법은 numpy.array() 함수를 사용하는 것입니다. 인수를 취하고 결과로 NumPy 배열을 반환합니다. 메모리에 새 복사본을 만들고 새 배열을 반환합니다.
누군가 안드로이드에서 당신을 차단했는지 확인하는 방법
파이썬3
# importing library> import> numpy> # initializing list> lst>=> [>1>,>7>,>0>,>6>,>2>,>5>,>6>]> # converting list to array> arr>=> numpy.array(lst)> # displaying list> print> (>'List: '>, lst)> # displaying array> print> (>'Array: '>, arr)> |
>
>
Java에서 마커 인터페이스를 사용하는 이유
산출:
List: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] Array: [1 7 0 6 2 5 6]>
numpy.asarray()를 사용하여 Python에서 NumPy 배열로 나열
넘파이에서는 numpy.asarray() 입력 데이터를 NumPy 배열로 변환하는 함수입니다. 인수를 취하고 NumPy 배열을 반환합니다. 메모리에 새 복사본을 생성하지 않습니다.
파이썬3
의미론적 오류
# importing library> import> numpy> # initializing list> lst>=> [>1>,>7>,>0>,>6>,>2>,>5>,>6>]> # converting list to array> arr>=> numpy.asarray(lst)> # displaying list> print> (>'List:'>, lst)> # displaying array> print> (>'Array: '>, arr)> |
>
여우 또는 늑대
>
산출:
List: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] Array: [1 7 0 6 2 5 6]>
numpy.array()와 numpy.asarray()의 차이점
위 두 가지 방법의 중요한 차이점은 numpy.array()가 원본 개체의 복사본을 만들고 numpy.asarray()가 원본 개체의 변경 사항을 반영한다는 것입니다. numpy.asarray()를 사용하여 배열 복사본을 만들면 한 배열의 변경 사항이 다른 배열에도 반영되지만 배열이 만들어진 경우 목록에는 변경 사항이 표시되지 않습니다. 그러나 numpy.array()에서는 이런 일이 발생하지 않습니다.
파이썬3
데이터 베이스
# importing library> import> numpy> # initializing list> lst>=> [>1>,>7>,>0>,>6>,>2>,>5>,>6>]> # converting list to array> arr>=> numpy.asarray(lst)> # displaying list> print> (>'List:'>, lst)> # displaying array> print> (>'arr: '>, arr)> # made another array out of arr using asarray function> arr1>=> numpy.asarray(arr)> #displaying arr1 before the changes made> print>(>'arr1: '> , arr1)> #change made in arr1> arr1[>3>]>=> 23> #displaying arr1 , arr , list after the change has been made> print>(>'lst: '> , lst)> print>(>'arr: '> , arr)> print>(>'arr1: '> , arr1)> |
>
>
출력 :
List: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] arr: [1 7 0 6 2 5 6] arr1: [1 7 0 6 2 5 6] lst: [1, 7, 0, 6, 2, 5, 6] arr: [ 1 7 0 23 2 5 6] arr1: [ 1 7 0 23 2 5 6]>
arr 및 arr1에서 변경 사항은 인덱스 3에서는 볼 수 있지만 첫 번째에서는 볼 수 없습니다.