列表到numpy数组的列表

Question

如何将简单的列表列表转换为numpy数组？行是单个子列表,每行包含子列表中的元素.

Answer 1

如果您的列表列表包含具有不同数量元素的列表,则Ignacio Vazquez-Abrams的答案将不起作用.相反,有3个选项:

1)创建一个数组数组:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'numpy.ndarray'>

2)制作一系列清单:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array(x)
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'list'>

3)首先使列表的长度相等:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
length = max(map(len, x))
y=numpy.array([xi+[None]*(length-len(xi)) for xi in x])
y
>>>array([[1, 2, None],
>>>       [1, 2, 3],
>>>       [1, None, None]], dtype=object)

Answer 2

>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) 
array([[1, 2], [3, 4]])

Answer 3

由于这是谷歌将列表列表转换为Numpy阵列的最佳搜索,我将提供以下内容,尽管问题是4年前:

>>> x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
>>> y = numpy.hstack(x)
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

当我第一次想到这样做时,我对自己很满意,因为它太简单了.但是,在使用更大的列表列表对其进行计时后,实际上执行此操作会更快:

>>> y = numpy.concatenate([numpy.array(i) for i in x])
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

请注意,@ Bastiaan的答案#1没有一个连续的列表,因此我添加了concatenate.

无论如何......我更喜欢这种hstack方法,因为它优雅地使用了Numpy.

Answer 4

它很简单:

>>> lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.array(lists)
array([[1, 2],
       [3, 4]])

Answer 5

OP 指定“行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素”。

假设不禁止使用numpy（假设OP中已经添加了flair numpy），请使用vstack：

import numpy as np

list_of_lists= [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7 ,8, 9]]

array = np.vstack(list_of_lists)
# array([[1, 2, 3],
#        [4, 5, 6],
#        [7, 8, 9]])

或更简单（如另一个答案中提到的），

array = np.array(list_of_lists)

Answer 6

再一次，在搜索将具有N个级别的嵌套列表转换为N维数组的问题之后，我什么也没找到，所以这是我的解决方法：

import numpy as np

new_array=np.array([[[coord for coord in xk] for xk in xj] for xj in xi], ndmin=3) #this case for N=3