NumPy教程-numpy.ndarray.tolist()在Python中的使用
numpy模块提供了一个名为numpy.ndarray.tolist()的函数，用于将数组的数据元素转换为列表。此函数将数组作为一个a.ndim-级别深度嵌套的Python标量列表返回。
简单来说，此函数将数组元素的副本返回为Python列表。通过item函数，元素将转换为最近的兼容内置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
ndarray.tolist()参数
此函数没有参数。
返回值：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的列表。
注意 我们可以通过a=np.array(a.tolist())重新创建数组，但是它有时可能会丢失精度。
示例1：
如果我们对1D数组使用a.tolist()，那么它几乎与list(a)*相同，只是*tolist会将numpy标量转换为Python标量。
import numpy as np
a = np.uint32([6, 2])
a
a_list=list(a)
a_list
type(a_list[0])
a_tolist=a.tolist()
a_tolist
type(a_tolist[0]) 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'并赋值为list()函数的返回值。
- 我们尝试打印变量'a'、'a_list'以及a_list的类型。
- 我们声明了变量'a_tolist'并赋值为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，显示了一个列表和其类型，其元素是从源数组转换而来的。
示例2：
对于2维数组，tolist递归地应用。
import numpy as np
a = np.array([[11, 21], [31, 41]])
b=a.tolist()
a
b 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2维数组'a'。
- 我们声明了变量'b'并赋值为a.tolist()的返回值。
- 最后，我们尝试打印变量'b'的值。
在输出中，显示了一个列表，其元素是从源数组转换而来的。
示例3：
import numpy as np
x = np.array(5)
list(x)
y=x.tolist()
y 输出：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: iteration over a 0-d array
5
