列表到Numpy数组的列表

Question

我如何将一个简单的列表转换成一个Numpy数组？这些行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素。

Answer 1

由于这是谷歌将列表列表转换成Numpy数组的最热门搜索，尽管这个问题已经提出了4年，我还是会提供以下内容：

>>> 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的时候，我对自己很满意，因为它太简单了。但是，在使用更大的列表进行计时后，执行此操作的速度实际上更快：

>>> 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不是一个单一的连续列表，因此我添加了连接。

反正...我更喜欢hstack方法，因为它优雅地使用Numpy。

Answer 2

>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) 
array([[1, 2], [3, 4]])

Answer 3

如果你的列表包含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）做一个数组的数组：

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） 创建一个列表数组：

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)