Python列表转numpy数组

FVOML • 2025-04-27 15:27 • 编程

本文将阐述Python中列表如何转换成numpy数组。在科学计算和数据分析领域中，numpy数组扮演着重要的角色。Python与numpy的无缝结合使得数据操作更加方便和高效。因此，学习Python列表向numpy数组的转换非常必要。

一、列表与numpy的重要性

Python中的列表是一种非常基本的数据结构，它可以容纳各种类型的数据。例如，数字、字符串、对象列表等。然而，在科学计算和数据分析领域中，一个列表通常不足以处理大量的数据。而对于numpy数组而言，它采用了类似矩阵的数据结构，可以容纳更为复杂的数据类型，如多维数组。

同时，numpy数组的底层是C语言实现的，因此可以获得Python原生列表不具备的高效性。并且，numpy数组还提供了许多强大的数学函数，如线性代数、傅里叶变换和随机数生成等。

1、使用numpy.array()函数转换

import numpy as np

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
array1 = np.array(list1)
print(array1)

运行结果：

[1 2 3 4 5]

2、使用numpy.asarray()函数转换

与numpy.array()函数类似，numpy.asarray()函数可以将Python列表转换为numpy数组，并且可以指定所创建数组的数据类型。

import numpy as np

list2 = [6, 7, 8, 9, 10]
array2 = np.asarray(list2)
print(array2)

运行结果：

[ 6  7  8  9 10]

3、使用numpy.fromiter()函数转换

numpy.fromiter()函数可以将Python迭代器对象转换成numpy数组，并且可以指定所创建数组的数据类型。

import numpy as np

it = iter(range(11, 16))
array3 = np.fromiter(it, dtype=float)
print(array3)

运行结果：

[11. 12. 13. 14. 15.]

将Python列表转换为numpy数组后，我们可以对它进行各种操作。

1、数组索引和切片

与Python列表类似，可以通过索引和切片来访问numpy数组中的元素。例如：

import numpy as np

array4 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array4[0]) #输出结果：1
print(array4[1:4]) #输出结果：[2 3 4]

2、数组形状变换

numpy数组可以通过reshape()函数改变形状。例如，将一个一维数组变成二维数组：

import numpy as np

array5 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array6 = array5.reshape((2, 3))
print(array6)

运行结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

3、数组迭代

numpy数组同样可以通过for循环进行迭代。

import numpy as np

array7 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
for x in array7:
    print(x)

运行结果：

本文介绍了三种将Python列表转换成numpy数组的方法，以及对转换后的numpy数组进行各种操作的方法。由于numpy数组底层是C语言实现的，因此在处理大量数据时具有良好的性能表现。因此，numpy数组在数据科学和计算领域中具有重要意义。

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