importnumpyasnp# 创建一个二维数组ndarray=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用reshape函数将二维数组转换为一维数组array=ndarray.reshape(-1)print(array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 输出结果为: [1 2 3 4 5 6] 1. 序列图 下面是一个简单的序列图,展示了将ndarray转换为一维array的...
>>> a=np.arange(6).reshape(2,3) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) >>> a*a array([[ 0, 1, 4], [ 9, 16, 25]]) >>> a+a array([[ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10]]) >>> a-a array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) >>> a/a array([[ nan, 1., 1...
import numpy as np from array import array # 创建一个ndarray对象 ndarray_obj = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) #将ndarray转换为list list_obj = ndarray_obj.tolist() #将list转换为array对象 array_obj = array('i', list_obj) # 'i'表示整型数组 # 打印转换后的array对象 print(array_obj)...
要将ndarray转换为数组,可以使用NumPy的tolist()函数。该函数将ndarray对象转换为Python列表对象,从而实现了ndarray到数组的转换。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个ndarray对象 ndarr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将ndarray转换为数组 arr = ndarr.tolist() ...
单个变量的转化 ndarray = np.array(list)# list 转 numpy数组list= ndarray.tolist()# numpy 转 listtensor=torch.tensor(list)# list 转 torch.Tensorlist= tensor.numpy().tolist()# torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转listndarray = tensor.cpu().numpy()# torch.Tensor 转 numpy *gpu上的tensor...
1 创建一维数组 首先导入numpy库,然后用np.array函数创建一维数组,具体代码如下: 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组,具体代码如下: import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2) 得到结...
numpy().tolist() # torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list ndarray = tensor.cpu().numpy() # torch.Tensor 转 numpy *gpu上的tensor不能直接转为numpy tensor = torch.from_numpy(ndarray) # numpy 转 torch.Tensor 文章转载于: python3 list, np.array, torch.tensor相互转换...
创建数组的最简单的⽅法就是使⽤array函数,将Python下的list转换为ndarray。 一维数组 import numpy as np l = [1,3,5,7,9] # 列表 arr = np.array(l) # 将列表转换为NumPy数组 arr # 数据⼀样,NumPy数组的⽅法,功能更加强⼤ # 输出为 ...
三、ndarray: 多维数组,由实际数据和描述这些数据的元数据(数据维度、数据类型)两部分构成。 一般要求所有元素类型相同,数组下标从0开始。 np.array()可以生成一个ndarray数组,输出成[]形式,元素由空格分割。 两个属性: 轴(axis):保存数据维度;秩(rank):轴的数量 ...