如何轻松地将 numpy.ndarray 转换为 numpy.array 列表？答案

【问题标题】：How do I easily convert a numpy.ndarray to a list of numpy.array?如何轻松地将 numpy.ndarray 转换为 numpy.array 列表？
【发布时间】：2016-11-13 17:39:55
【问题描述】：

我目前正在努力将一些数据解析为训练框架。

问题是框架无法处理 ndarray。我需要转换成数组列表。输入和输出数据当前存储为两个单独的 numpy.ndarray 列表。

必须将输入数据转换为 numpy 数组列表，其中每个数组包含 ndarray 的一列。
必须将输出数据转换为 numpy 数组列表，其中每个数组包含 ndarray 的行？..

可以转换成这个吗？

当我打印 train_output_data[0] 我得到这个：

https://ufile.io/fa816

【问题讨论】：

如您之前的@987654322@ 中所列，使用list(a) 和list(a.T)?
我不确定我是否理解转置在这里有什么帮助？
Transpose 将第二个轴作为第一个轴，因此当 put 进入list() 时，将创建一个 cols 列表。为什么不试试呢？如果不解决，放一个样本数组和预期的数组列表怎么样？
@Divakar 感谢您的解释！如果我在两者上都这样做，我认为这对问题没有好处，我想只有一个必须这样做..但是哪一个。列出的 numpy.array 是逐行存储还是逐列存储？
@CarltonBanks 你不能试试吗？例如。 a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]); list1 = list(a); list2 = list(a.T) 然后看看哪个是你想要的。您可以在交互式 python 会话中执行此操作，甚至更好的是 ipython 会话。

标签： python arrays python-2.7 numpy

【解决方案1】：

假设ip和op分别是输入列表和输出列表，

newInput = [ip[:,i] for i in range(ip.shape[0])]
newOutput = [x for x in op]

如果 train_output_data 和 train_input_data 是 2D numpy.ndarray 的列表，那么替代可以是

newInput = []
for ip in train_input_data:
    newInput.append([ip[:,i] for i in range(ip.shape[0])])

newOutput = []
for op in train_output_data:
    newOutput.append([x for x in op])

【讨论】：

我猜你必须添加一个外部 for 循环才能使其运行在具有多个 ndarray 的列表中。
@CarltonBanks：您说输入和输出数据当前存储为两个单独的 numpy.ndarray 列表。 如果只有两个列表，每个输入一个并输出，那么上面两行就足够了。
哦...是的，但无法调用 ip.shape[0]。因为 ndarrays 被附加到一个列表中。您可以调用 ip.shape[0].shape[0].. 但这仅适用于那个实例？
@CarltonBanks 我需要知道您输入的维度和数据类型规范。通过 ndarrays 列表，您是指 2D 数组列表还是 1D 数组列表？你能举一个输入输出的例子吗？
我添加了一个通过打印 train_output_data[0] 得到的示例输出