如何将二维列表转换为二维 numpy 数组？答案

【问题标题】：how to convert 2d list to 2d numpy array?如何将二维列表转换为二维 numpy 数组？
【发布时间】：2011-12-04 18:24:06
【问题描述】：

我有一个类似于

的二维列表

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

我想将其转换为二维 numpy 数组。我们可以在不分配内存的情况下做到这一点吗

numpy.zeros((3,3))

然后将值存储到它？

【问题讨论】：

@Donkopotamus，这是我的一个错误......我正在给出一个序列......我也在做同样的事情，但得到了错误。在我从这里得到相同的代码后，我检查了问题的位置......所以它有帮助......当然，我会在发布之前检查文档......感谢您的友好提醒。

【解决方案1】：

只需将列表传递给np.array：

a = np.array(a)

如果默认值不是您想要的，您也可以借此机会设置dtype。

a = np.array(a, dtype=...)

【讨论】：

这个解决方案不起作用。你会得到一个 numpy 的 python 列表数组。
@user1816847 只有当“子”列表的长度不同时才会发生这种情况（例如：[[1,2]、[1,2]、[1,2,3]]。它确实有效用问题中给出的例子。
如果子数组的长度不同，这个解决方案只会给你一个 numpy 列表数组（即内部列表不会转换为 numpy 数组）。这完全有道理，因为您不能拥有具有可变二维的二维数组（矩阵）。
从 2017 年 9 月开始感谢您（Ubuntu 16.04 LTS）。这就是我需要的。比预期的要简单得多。
感谢@compie 的重要回答

【解决方案2】：

只需使用以下代码

c = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matrix([[1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]])

然后它会给你

您可以使用以下代码检查矩阵的形状和尺寸

c.shape

c.ndim

【讨论】：

【解决方案3】：

np.array() 比 unutbu 上面所说的更强大。您也可以使用它来将 np 数组的列表转换为更高维度的数组，以下是一个简单的示例：

aArray=np.array([1,1,1])

bArray=np.array([2,2,2])

aList=[aArray, bArray]

xArray=np.array(aList)

xArray 的形状是 (2,3)，它是一个标准的 np 数组。此操作避免了循环编程。

【讨论】：

【解决方案4】：

我正在使用导出到表单中的python文件的大型数据集

XVals1 = [.........] 
XVals2 = [.........]

每个列表的长度相同。我用

>>> a1 = np.array(SV.XVals1)

>>> a2 = np.array(SV.XVals2)

然后

>>> A = np.matrix([a1,a2])

【讨论】：