NumPy 数组转换为 Python 列表指南：3 种简单方法

2024-03-17 06:07:51

处理数据时，经常需要将NumPy数组转换成更常用的Python列表形式。这样的转换不仅简化了数据处理流程，还能更好地兼容某些只接受标准列表的数据结构或函数接口。本文提供三种简单且有效的方法来实现这一目的。

方法一：使用tolist()方法

tolist() 是 NumPy 提供的内置方法之一，专门用于将数组转换为Python原生的列表类型。这种方法操作简便直接，适用于多种NumPy数组形式（包括多维数组）。

代码示例:

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 使用tolist()方法进行转换
list_arr = arr.tolist()

print(list_arr)  # 输出：[[1, 2], [3, 4]]

优点：

简单直接，代码量少。
自动处理多维数组结构。

缺点：

转换速度可能较慢，特别是对于大型数据集。

方法二：使用列表解析

列表解析是Python中一种快速创建列表的语法形式。通过循环遍历NumPy数组并将其每个元素添加到新列表中，可以实现数组到列表的转换。

代码示例:

import numpy as np

# 创建一个一维NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 使用列表解析进行转换
list_arr = [x for x in arr]

print(list_arr)  # 输出：[1, 2, 3]

优点：

对于简单的一维数组，代码简洁易懂。
高度可定制化，可以很容易地调整以适应不同需求。

缺点：

处理多维数组时需要更复杂的列表解析结构。
效率可能不如直接使用tolist()方法高。

方法三：flatten() + list()

当处理大型多维NumPy数组并希望将其转换为一维列表时，可以先使用flatten()函数将多维数据降维至一维，再用list()构造器将结果转成Python列表形式。

代码示例:

import numpy as np

# 创建一个二维NumPy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 使用flatten() + list()方法进行转换
flat_list_arr = list(arr.flatten())

print(flat_list_arr)  # 输出：[1, 2, 3, 4]

优点：