Список списков в массив numpy

Ответ 1

Если ваш список списков содержит списки с различным количеством элементов, то ответ Игнасио Васкеса-Абрамса не будет работать. Вместо этого есть как минимум 3 варианта:

1) Создайте массив из массивов:

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) Создайте массив списков:

x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array(x)
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'list'>

3) Сначала сделайте списки равными по длине:

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)

Ответ 2

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

Ответ 3

Поскольку это самый лучший поиск в Google для преобразования списка списков в массив Numpy, я предлагаю следующее, несмотря на вопрос, которому 4 года:

>>> x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
>>> y = numpy.hstack(x)
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]

Когда я впервые подумал о том, чтобы сделать это таким образом, я был очень доволен собой, потому что он прост. Тем не менее, после выбора времени с большим списком списков, на самом деле быстрее сделать это:

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

Обратите внимание, что ответ @Bastiaan # 1 не делает ни одного непрерывного списка, поэтому я добавил concatenate.

В любом случае... Я предпочитаю подход hstack для его элегантного использования Numpy.

Ответ 4

Это просто:

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

Ответ 5

Опять же, после поиска проблемы преобразования вложенных списков с N уровнями в N-мерный массив я ничего не нашел, поэтому вот мой способ обойти это:

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

Ответ 6

У меня был список списков равной длины. Даже тогда ответ Ignacio Vazquez-Abrams не сработал для меня. Я получил двумерный массив NumPy, элементы которого являются списками. Если вы столкнулись с той же проблемой, вы можете использовать метод ниже

Используйте 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)))

Ответ 7

Просто используйте панд

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

это работает только для списка списков

если у вас есть список списков списков, вы можете попробовать что-то вроде

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