NumPy配列ndarrayとPython標準のリストを相互に変換
NumPy配列ndarray
とPython標準のリスト型list
は相互に変換できる。
- リスト型
list
をNumPy配列ndarray
に変換:numpy.array()
- NumPy配列
ndarray
をリスト型list
に変換:tolist()
なお、便宜上「変換」という言葉を使っているが、実際は元のオブジェクトはそのままで新たな型のオブジェクトが生成される。
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リストをNumPy配列ndarrayに変換: numpy.array()
NumPy配列numpy.ndarray
を生成するnumpy.array()
の引数にPythonリスト型のオブジェクトを渡すと、リストを元にndarray
が生成される。
import numpy as np
l_1d = [0, 1, 2]
arr_1d = np.array(l_1d)
print(arr_1d)
print(arr_1d.dtype)
# [0 1 2]
# int64
source: numpy_ndarray_list.py
生成されるndarray
のデータ型dtype
は元のリストから自動で決定されるが、引数dtype
で指定することもできる。
NumPyのデータ型dtype
については以下の記事を参照。
arr_1d_f = np.array(l_1d, dtype=float)
print(arr_1d_f)
print(arr_1d_f.dtype)
# [0. 1. 2.]
# float64
source: numpy_ndarray_list.py
2次元以上の多次元配列でも同様。
l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
arr_2d = np.array(l_2d)
print(arr_2d)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]]
source: numpy_ndarray_list.py
なお、Python標準のリストの多次元配列は単なるネストしたリスト(リストのリスト)なので、リストの要素数が一致していなくても問題ないが、それをそのままnumpy.array()
の引数に渡すと、要素数がバラバラのリスト型オブジェクトを要素としたndarray
が生成される。
足りない部分を補完したりしないので注意。
l_2d_error = [[0, 1, 2], [3, 4]]
arr_2d_error = np.array(l_2d_error)
print(arr_2d_error)
# [list([0, 1, 2]) list([3, 4])]
print(arr_2d_error.dtype)
# object
print(arr_2d_error.shape)
# (2,)
source: numpy_ndarray_list.py
NumPy配列ndarrayをリストに変換: tolist()
NumPy配列ndarray
のメソッドtolist()
は、リスト型のオブジェクトを返す。
元のndarray
の次元数に応じて、ネストしたリストが取得できる。各要素にはインデックス[n]
を繰り返すことでアクセスできる。
1次元の場合。
arr_1d = np.arange(3)
print(arr_1d)
# [0 1 2]
l_1d = arr_1d.tolist()
print(l_1d)
# [0, 1, 2]
source: numpy_ndarray_list.py
2次元の場合。
arr_2d = np.arange(6).reshape((2, 3))
print(arr_2d)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]]
l_2d = arr_2d.tolist()
print(l_2d)
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
source: numpy_ndarray_list.py
3次元の場合。
arr_3d = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
print(arr_3d)
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
l_3d = arr_3d.tolist()
print(l_3d)
# [[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]]
print(l_3d[0])
# [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]
print(l_3d[0][0])
# [0, 1, 2, 3]
print(l_3d[0][0][0])
# 0
source: numpy_ndarray_list.py
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