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如何将简单的列表列表转换为 numpy 数组？这些行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素。

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8 回答 8

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

1）制作一个数组数组：

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）制作一个列表数组：

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)
于 2014-10-06T20:47:27.423 回答
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>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) 
array([[1, 2], [3, 4]])
于 2012-04-27T07:17:45.910 回答
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由于这是 Google 上将列表列表转换为 Numpy 数组的热门搜索，因此尽管该问题已有 4 年历史，但我仍将提供以下内容：

>>> 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，在使用更大的列表对其进行计时后，这样做实际上更快：

>>> 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 并没有列出一个连续的列表，因此我添加了concatenate.

无论如何...我更喜欢这种hstack方法，因为它可以优雅地使用 Numpy。

于 2017-02-28T02:31:05.093 回答
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它很简单：

>>> lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.array(lists)
array([[1, 2],
       [3, 4]])
于 2012-04-27T07:21:00.050 回答
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同样，在搜索将具有 N 级别的嵌套列表转换为 N 维数组的问题后，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
于 2018-01-18T10:35:43.713 回答
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OP 指定“行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素”。

假设numpy不禁止使用 （鉴于 OP 中已添加 fair 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（如另一个答案中所述），

array = np.array(list_of_lists)
于 2021-10-20T12:13:23.887 回答
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我有一个相同长度的列表。即使Ignacio Vazquez-Abrams那样，我的答案也没有奏效。我有一个 1-D numpy 数组，其元素是列表。如果你遇到同样的问题，你可以使用下面的方法

利用numpy.vstack

import numpy as np

np_array = np.empty((0,4), dtype='float')
for i in range(10)
     row_data = ...   # get row_data as list
     np_array = np.vstack((np_array, np.array(row_data)))
于 2019-07-17T14:45:32.093 回答
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只用熊猫

list(pd.DataFrame(listofstuff).melt().values)

这仅适用于列表列表

如果你有一个列表列表，你可能想尝试一些类似的东西

lists(pd.DataFrame(listofstuff).melt().apply(pd.Series).melt().values)
于 2019-08-16T09:16:41.157 回答