numpy.ndarray.tolist#

方法

ndarray.tolist()#

将数组返回为 a.ndim 级别的深度嵌套的 Python 标量列表.

返回数组数据的一个副本作为（嵌套的）Python列表.数据项通过 item 函数转换为最接近的内置Python类型.

如果 a.ndim 是 0,那么由于嵌套列表的深度为 0,它将根本不是一个列表,而是一个简单的 Python 标量.

参数:
none
返回:
y对象,或对象列表,或对象列表的列表,或…

可能是嵌套的数组元素列表.

备注

可以通过 a = np.array(a.tolist()) 重新创建数组,尽管这有时可能会损失精度.

示例

对于一个一维数组,``a.tolist()`` 几乎与 list(a) 相同,除了 tolist 将 numpy 标量转换为 Python 标量:

>>> import numpy as np
>>> a = np.uint32([1, 2])
>>> a_list = list(a)
>>> a_list
[np.uint32(1), np.uint32(2)]
>>> type(a_list[0])
<class 'numpy.uint32'>
>>> a_tolist = a.tolist()
>>> a_tolist
[1, 2]
>>> type(a_tolist[0])
<class 'int'>

此外,对于一个二维数组,``tolist`` 递归应用:

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]

这种递归的基本情况是0D数组:

>>> a = np.array(1)
>>> list(a)
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: iteration over a 0-d array
>>> a.tolist()
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