tolist()将ndarray变为list

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-03-06 03:20 15阅读 0赞

### 前言： ###

> NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。  
> ndarray本质是数组，但其与Python 的list的不同点在于它可以有N 维（dimentions）  
> 同时Numpy为ndarray提供了便利的操作函数，而且性能优越，因此在数值计算，机器学习，人工智能，神经网络等领域广泛应用。  
> Numpy几乎是Python 生态系统的数值计算的基石，例如Scipy，Pandas，Scikit-learn，Keras等都基于Numpy。

### 进入正题： ###

**遇到的问题：**

今天在读取一个只包含一个dict对象（该dict对象含有两个ndarray数组）的ndarray对象时遇到了问题，因为我输出该ndarray对象，直接输出的是整个dict，我想输出dict中的某个数组。因为数组对象ndarray中实际上只有一个元素（即输出其shape为（）），那就是dict对象，因此无法通过索引输出dict中的某个数组。因此需要将其变回dict对象，怎么变回呢？我首先使用的是list()函数，发现会出现TypeError: iteration over a 0-d array错误提示，后来通过tolist()方法解决了这个问题。

**源码如下**：

import numpy as np
    x = np.arange(10)
    y = np.sin(x)
    dct = {'x': x, 'y': y}
    a = np.array(dct)
    print(type(a), a.shape, a.dtype) # type()函数可以查看变量的类型 ，而dtype属性是查看数组中元素的类型。
    print(list(a))  # print(type(a.tolist()), a.tolist()['x'])

运行结果：  
![在这里插入图片描述][20200804204206277.png]  
当使用tolist时的结果如下，可以看出此时已经将其转化为dict对象，可以输出其中的某个数组：  
![在这里插入图片描述][20200804204306112.png]

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下面记录一下官方给出的Numpy中的tolist()方法：  
1.该方法是将ndarray数组对象变为嵌套的多层的list（层数为ndarray的维数）返回。

2.若ndarray的shape=(),则list的层数为0，即返回的不是list，而是将ndarray中的数据项变为所兼容的python内置标量返回。（上面我遇到的问题因为ndarray中的数据项为dict对象所以返回的是一个dict类对象）

>>> a = np.array(1)
    >>> list(a)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: iteration over a 0-d array
    >>> a.tolist()
    1

3.若ndarray为1维数组，tolist()的方法几乎等效于list(),但是有一点不同的是前者会把ndarray的数据项变为兼容的python内置的标量。

>>> a = np.uint32([1, 2])
    >>> a_list = list(a)
    >>> a_list
    [1, 2]
    >>> type(a_list[0])
    <class 'numpy.uint32'>
    >>> a_tolist = a.tolist()
    >>> a_tolist
    [1, 2]
    >>> type(a_tolist[0])
    <class 'int'>

3.若ndarray为2维数组，tolist()的方法会递归调用，而list方法并不会递归调用

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    >>> list(a)
    [array([1, 2]), array([3, 4])]
    >>> a.tolist()
    [[1, 2], [3, 4]]

### 参考文献 ###

Numpy官方tolist方法：[https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.tolist.html][https_numpy.org_doc_stable_reference_generated_numpy.ndarray.tolist.html]

[20200804204206277.png]: /images/20230208/0ab5a033ec694357a4aa489184bcbf40.png
[20200804204306112.png]: /images/20230208/955faeec79894d90bee04af9ccee62df.png
[https_numpy.org_doc_stable_reference_generated_numpy.ndarray.tolist.html]: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.tolist.html