Python 中的 numpy.ndarray.tolist()

numpy 模块提供了一个函数 numpy.ndarray.tolist()，用于将数组的数据元素转换为列表。此函数将数组作为 a.ndim- 深度嵌套的 Python 标量列表返回。

简单来说，此函数将数组元素的副本作为 Python 列表返回。 这些元素通过 item 函数转换为最接近的兼容内置 Python 类型。 当 'a.ndim' 为 0 时，列表的深度为 0，它将是一个简单的 Python 标量，而不是任何列表。

语法

参数

此函数没有参数或参数。

返回：y：对象，或对象列表，或对象列表

此函数返回可能嵌套的数组元素列表。

注意
我们可以通过 a=np.array(a.tolist()) 重新创建数组，但有时会失去精度。

示例 1

如果我们将 a.tolist() 用于一维数组，那么它几乎与 list(a) 相同，除了 tolist 将 numpy 标量转换为 Python 标量。

输出

array([6, 2], dtype=uint32)
[6, 2]
<type 'numpy.uint32'>
[6L, 2L]
<type 'long'>

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.uint32() 函数创建了一个数组 'a'。
• 我们声明了变量 'a_list'，并为其分配了 list() 函数的返回值。
• 我们尝试打印 'a'、'a_list' 和 a_list 的类型的值。
• 我们声明了变量 a_tolist 并分配了 ndarray.tolist() 的返回值。
• 最后，我们尝试打印 'a_tolist' 的类型和值。

在输出中，它显示了一个列表，其元素是从源数组转换而来的。

示例 2

对于二维数组，tolist 将递归应用。

输出

array([[11, 21],
       	[31, 41]])
[[11, 21], [31, 41]]

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.array() 函数创建了一个二维数组 'a'。
• 我们声明了变量 'b'，并为其分配了 a.tolist() 函数的返回值。
• 最后，我们尝试打印 'b' 的值。

在输出中，它显示了一个列表，其元素是从源数组转换而来的。

示例 3

输出

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: iteration over a 0-d array
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