numpy 모듈은 다음 기능을 제공합니다. numpy.ndarray.tolist() , 배열의 데이터 요소를 목록으로 변환하는 데 사용됩니다. 이 함수는 배열을 다음과 같이 반환합니다. a.my- Python 스칼라의 깊은 중첩 목록 수준입니다.

간단히 말해서 이 함수는 배열 요소의 복사본을 Python 목록으로 반환합니다. 요소는 항목 함수를 통해 가장 가까운 호환 가능한 내장 Python 유형으로 변환됩니다. 'a.ndim'이 0이면 목록의 깊이는 0이고 목록이 아닌 간단한 Python 스칼라가 됩니다.

통사론

 ndarray.tolist() 

매개변수

이 함수에는 인수나 매개변수가 없습니다.

반환: y: 객체, 객체 목록, 객체 목록

이 함수는 배열 요소의 중첩 가능성이 있는 목록을 반환합니다.

메모
a=np.array(a.tolist())를 통해 배열을 다시 만들 수 있지만 때로는 정밀도가 떨어질 수 있습니다.

예시 1:

우리가 사용할 경우 a.tolist() 1D 배열의 경우 다음과 거의 동일합니다. 목록(a) , 그거 빼고는 목록 numpy 스칼라를 Python 스칼라로 변환합니다.

 import numpy as np a = np.uint32([6, 2]) a a_list=list(a) a_list type(a_list[0]) a_tolist=a.tolist() a_tolist type(a_tolist[0]) 

산출:

 array([6, 2], dtype=uint32) [6, 2] [6L, 2L] 

위의 코드에서

• 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
• np.uint32() 함수를 사용하여 'a' 배열을 만들었습니다.
• 우리는 변수 'a_list'를 선언하고 반환된 값을 할당했습니다. 목록() 기능.
• 'a', 'a_list'의 값과 a_list의 유형을 인쇄하려고 했습니다.
• 우리는 변수 a_tolist를 선언하고 반환된 값을 할당했습니다. ndarray.tolist() .
• 마지막으로 '의 유형과 값을 인쇄해 보았습니다. a_tolist '.

출력에는 소스 배열에서 요소가 변환된 목록과 유형이 표시됩니다.

예 2:

2차원 배열의 경우, 목록 재귀적으로 적용됩니다.

 import numpy as np a = np.array([[11, 21], [31, 41]]) b=a.tolist() a b 

산출:

 array([[11, 21], [31, 41]]) [[11, 21], [31, 41]] 

위의 코드에서

• 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
• np.array() 함수를 사용하여 2차원 배열 'a'를 만들었습니다.
• 변수 'b'를 선언하고 반환된 값을 할당했습니다. a.tolist() 기능.
• 마지막으로 '의 값을 인쇄해 보았습니다. 비 '.

출력에는 소스 배열에서 요소가 변환된 목록이 표시됩니다.

예시 3:

 import numpy as np x = np.array(5) list(x) y=x.tolist() y 

산출:

 Traceback (most recent call last): File '', line 1, in TypeError: iteration over a 0-d array 5