1.對于二維數據

>>> from numpy import * >>> a1 = [[1,2,3],[4,5,6]] #獲得一個列表 >>> a1 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] >>> type(a1) <class 'list'>>>> a2 = array(a1) #列表轉數組 >>> a2 array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) >>> type(a2) <class 'numpy.ndarray'>>>> a3 = mat(a1) #列表轉矩陣 >>> type(a3) <class 'numpy.matrix'>>>> a4 = a2.tolist() #數組轉列表 >>> a4 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]>>> a5 = a3.tolist() #矩陣轉列表 >>> a5 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]>>> a6 = mat(a2) #數組轉矩陣 >>> a6 matrix([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])>>> a6 == a3 #判斷矩陣是否相等，放回一個布爾矩陣 matrix([[ True, True, True],[ True, True, True]])>>> a7 = array(a3) #判斷數組是否相等，返回一個布爾矩陣 >>> a7 == a2 array([[ True, True, True],[ True, True, True]])>>> a4 == a5 #判斷列表是否相等，返回一個布爾值 True >>> a5 == a1 True

2.對于一維數據

>>> a1 =[1,2,3,4,5,6] # 創建一個列表，一個維度 > >>> a2 = array(a1) # 列表轉數組 ，結果一個方括號 >>> a2 array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> a2.shape (6,)>>> a3 = mat(a1) #列表轉矩陣，結果倆方括號 >>> a3 matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> a3.shape (1, 6)>>> a4 = a3.tolist() #矩陣轉列表，矩陣有兩個維度，轉列表后也是兩個維度 >>> a4 [[1, 2, 3, 4, 5, 6]] # 注意！！有不同，兩個維度 >>> a1 == a4 False>>> a8 = a3.tolist()[0] #矩陣轉列表列表 ，取兩個維度的第一個維度 >>> a8 [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 注意！！和a4有不同 ，和a1相同 >>> a1 == a8 True>>> a5 = a2.tolist() # 數組轉列表，數組只有一個維度，轉列表后還是一個維度 >>> a5 [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> a5 == a1 True>>> a6 = mat(a2) # 數組轉矩陣 >>> a6 matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> a6 == a3 matrix([[ True, True, True, True, True, True]], dtype=bool)>>> a7 = array(a3) # 矩陣轉數組 >>> a7 array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) >>> a7 == a2 array([[ True, True, True, True, True, True]], dtype=bool) >>>

3.list（）和tolist（）的區別

>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> x array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])#### 寫法不一樣 ##### >>> x1=x.tolist() >>> x1 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] >>> x2=list(x) >>> x2 [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]#### 轉換后都是得到一個數組 ##### >>> type(x1) <class 'list'> >>> type(x2) <class 'list'>#### 元素的數據類型不一樣 ##### >>> type(x1[0]) <class 'list'> >>> type(x2[0]) <class 'numpy.ndarray'>#### 元素的元素的數據類型不一樣 ##### >>> type(x1[0][0]) <class 'int'> >>> type(x2[0][0]) <class 'numpy.int32'>

所以可以看出來，list()的結果是：list of np.array of np.int；
而tolist()的結果是：list of list of int

注（參考文章）：

python中的整型（int）和numpy中的整型（np.int, np.int64）類型是不一樣的

python中的浮點型（float）和numpy中的浮點型（np.float64）類型一樣，但是和np.float32不一樣

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python：array，mat，tolist，list的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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