Kartais dirbant Python gali kilti problema, kai turime apriboti duomenų elementus iki vieno tipo. Sąrašas gali būti nevienalytis, jame gali būti kelių tipų duomenų ir kartais tai yra nepageidautina. Tai reikia konvertuoti į duomenų struktūrą, kuri riboja duomenų tipą.
Žemiau pateikiami metodai, kuriuos aptarsime šiame straipsnyje:
- Ary() naudojimas su duomenų tipo indikatoriumi
- Naudojant numpy.array() metodą
Konvertuoti sąrašą į masyvą u dainuoti numpy.array()
Šią užduotį galima lengvai atlikti naudojant masyvo() funkciją. Tai yra Python integruota funkcija, skirta konvertuoti į masyvą. Duomenų tipo indikatorius i naudojamas sveikųjų skaičių atveju, o tai riboja duomenų tipą.
centos vs rhel
Python3
# Using array() + data type indicator> from> array>import> array> # initializing list> test_list>=> [>6>,>4>,>8>,>9>,>10>]> # printing list> print>(>'The original list : '> +> str>(test_list))> # Convert list to Python array> # Using array() + data type indicator> res>=> array(>'i'>, test_list)> # Printing result> print>(>'List after conversion to array : '> +> str>(res))> |
Excel datos skirtumas
>
numpy standartinis nuokrypis
>Išvestis
The original list : [6, 4, 8, 9, 10] List after conversion to array : array('i', [6, 4, 8, 9, 10])> Laiko sudėtingumas: O(n), kur n yra sąrašo test_list ilgis
Pagalbinė erdvė: O(n) sukuriama papildoma n dydžio erdvė, kur n yra elementų skaičius res sąraše
Konvertuokite Python sąrašą į NumPy masyvus naudojant numpy.array()
Konvertuoja Python sąrašą į Python masyvą naudojant numpy.array() funkciją. Ji importuoja numpy modulis , inicijuoja sąrašą, pavadintą test_list, ir išspausdina pradinį sąrašą. Tada funkcija numpy.array() naudojama konvertuoti test_list į Python masyvą ir išsaugoti rezultatą kintamajame res. Galiausiai jis išspausdina gautą Python masyvą.
Python3
#Using numpy.array()> import> numpy as np> #initializing list> test_list>=> [>6>,>4>,>8>,>9>,>10>]> #printing list> print>(>'The original list : '> +> str>(test_list))> #Convert list to Python array using numpy.array> res>=> np.array(test_list)> #Printing result> print>(>'List after conversion to array : '> +> str>(res))> |
statinis c
>
mikropaslaugų pamoka
>
Išvestis:
The original list : [6, 4, 8, 9, 10] List after conversion to array : [ 6 4 8 9 10]>
Laiko sudėtingumas: O(n), kur n yra sąrašo test_list ilgis
Pagalbinė erdvė: O(n), kaip numpy.array() sukurtas Python masyvas, saugo tuos pačius duomenis kaip ir pradinis sąrašas.