Python ndarray 转成 array

介绍

在 Python 的数据分析和科学计算领域中，经常使用到 numpy 库。其中，ndarray 是 numpy 库中最重要的一个对象，它是一个多维数组，提供了许多对数组进行快速操作的功能。然而，在某些情况下，我们可能需要将 ndarray 对象转换成 array 对象。本文将详细介绍如何将 ndarray 对象转换成 array 对象，并给出一些示例代码和运行结果。

ndarray 与 array

在介绍如何转换 ndarray 到 array 之前，我们先来了解一下 ndarray 和 array 的区别。

• ndarray（N-dimensional array）是 numpy 库中最核心的对象之一，它是一个多维的、同类型元素的数组，可以用来表示向量、矩阵或更高维度的数组。
• array 是 Python 标准库中的一个模块，它提供了一种能够表示、操作任何维度的数组对象。但需要注意的是，array 对象中的元素类型必须是统一的。

ndarray 转 array

在 numpy 库中，可以使用 tolist() 方法将 ndarray 转换为 array。

import numpy as np

# 创建一个 2x3 的二维数组
ndarr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将 ndarray 转换为 array
arr = ndarr.tolist()

print(arr)

运行结果如下：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

从运行结果可以看出，ndarray 对象 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 成功地被转换成了 array 对象 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]。

示例代码

下面我们通过一些示例代码来演示如何将常见的不同维度的 ndarray 对象转换成 array。

一维 ndarray 转 array

import numpy as np

# 创建一个一维数组
ndarr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 将一维 ndarray 转换为 array
arr = ndarr.tolist()

print(arr)

运行结果如下：

[1, 2, 3, 4, 5]

二维 ndarray 转 array

import numpy as np

# 创建一个 2x3 的二维数组
ndarr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将二维 ndarray 转换为 array
arr = ndarr.tolist()

print(arr)

运行结果如下：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

三维 ndarray 转 array

import numpy as np

# 创建一个 2x2x3 的三维数组
ndarr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 将三维 ndarray 转换为 array
arr = ndarr.tolist()

print(arr)

运行结果如下：

[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]

注意事项

在将 ndarray 转换为 array 过程中，需要注意以下几点：

• 转换后的 array 对象中的元素类型会根据原始 ndarray 的元素类型进行自动匹配。
• 转换过程中会损失 ndarray 一些特有的功能，如形状、维度等信息。

不过，如果仅仅是希望将 ndarray 转换为 list，而不是 array，可以直接使用 tolist() 方法。

总结

本文介绍了如何将 ndarray 对象转换为 array 对象。通过示例代码和运行结果，我们可以清楚地了解到转换过程以及注意事项。掌握了 ndarray 转换为 array 的方法，可以更灵活地在数据分析和科学计算中运用 numpy 库。