将列表列表放入 numpy 数组中

问题描述：

如何将简单的列表列表转换为 numpy 数组？行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素。

解决方案 1：

如果您的列表列表包含元素数量不同的列表，那么 Ignacio Vazquez-Abrams 的答案将不起作用。相反，至少有 3 个选项：

1）创建一个数组：

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）首先使列表的长度相等：

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)

解决方案 2：

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

解决方案 3：

由于这是 Google 上有关将列表列表转换为 Numpy 数组的热门搜索，因此尽管这个问题已有 4 年历史，我仍将提供以下内容：

>>> 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时，我对自己很满意，因为它非常简单。然而，在对更大的列表进行计时后，这样做实际上更快：

>>> y = numpy.concatenate([numpy.array(i) for i in x])
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

请注意，@Bastiaan 的回答 #1 没有生成单个连续的列表，因此我添加了concatenate。

无论如何...我更喜欢这种hstack方法，因为它优雅地使用了 Numpy。

解决方案 4：

它非常简单：

>>> lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.array(lists)
array([[1, 2],
       [3, 4]])

解决方案 5：

再次，在搜索将 N 级嵌套列表转换为 N 维数组的问题后，我一无所获，因此这里是我的解决方法：

import numpy as np

new_array=np.array([[[coord for coord in xk] for xk in xj] for xj in xi], ndmin=3) #this case for N=3

解决方案 6：

OP 指定“行是单独的子列表，每行包含子列表中的元素”。

假设不禁止使用numpy（假设在OP中已经添加了flair numpy），使用vstack：

import numpy as np

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

array = np.vstack(list_of_lists)
# array([[1, 2, 3],
#        [4, 5, 6],
#        [7, 8, 9]])

或者更简单（如另一个答案中所述），

array = np.array(list_of_lists)

解决方案 7：

正如其他答案中提到的，np.vstack()将允许您将列表列表（嵌套列表）转换为一维子列表数组。但是，如果您希望将列表列表转换为二维 numpy.ndarray。那么您可以使用该numpy.asarray()函数。

y_true例如，如果您有一个名为如下的列表：

[[0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]
<class 'list'>

此行将y_true = np.asarray(y_true)列表列表转换为二维 numpy ndarray，如下所示：

 [[0 1 0]
  [1 0 0]
  [0 0 1]
  [1 0 0]
  [0 1 0]
  [0 0 1]
  [1 0 0]]
<class 'numpy.ndarray'>

此外，您还可以指定dtype参数，np.asarray(y_true, dtype = float)以使数组值具有所需的数据类型。

解决方案 8：

我有一个长度相等的列表列表。即便如此，Ignacio Vazquez-Abrams答案对我来说也不起作用。我得到了一个 1-D numpy 数组，其元素是列表。如果您遇到同样的问题，可以使用以下方法

使用numpy.vstack

import numpy as np

np_array = np.empty((0,4), dtype='float')
for i in range(10)
     row_data = ...   # get row_data as list
     np_array = np.vstack((np_array, np.array(row_data)))

解决方案 9：

只需使用 Pandas

list(pd.DataFrame(listofstuff).melt().values)

这仅适用于列表列表

如果你有一个列表列表，你可能想尝试以下方法

lists(pd.DataFrame(listofstuff).melt().apply(pd.Series).melt().values)