如何在Python中利用numpy库将矩阵转换为列表

这篇文章主要介绍了如何在Python中利用numpy库将矩阵转换为列表，恰卡编程网小编觉得不错，现在分享给大家，也给大家做个参考，一起跟随恰卡编程网小编来看看吧！

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

（1）将矩阵转换为列表的函数：numpy.matrix.tolist（）

返回list列表

Examples

>>>

>>>x=np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4)));x
matrix([[0,1,2,3],
[4,5,6,7],
[8,9,10,11]])
>>>x.tolist()
[[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]]

（2）将数组转换为列表的函数：numpy.ndarray.tolist（）

Notes：（数组能够被重新构造）

The array may be recreated, a=np.array(a.tolist()).

Examples

>>>

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

（3）numpy.mean()计算矩阵或数组的均值：

Examples

>>>

>>>a=np.array([[1,2],[3,4]])#对所有元素求均值
>>>np.mean(a)
2.5
>>>np.mean(a,axis=0)#对每一列求均值
array([2.,3.])
>>>np.mean(a,axis=1)#对每一行求均值
array([1.5,3.5])

（4）numpy.std()计算矩阵或数组的标准差：

Examples

>>>

>>>a=np.array([[1,2],[3,4]])#对所有元素求标准差
>>>np.std(a)
1.1180339887498949
>>>np.std(a,axis=0)#对每一列求标准差
array([1.,1.])
>>>np.std(a,axis=1)#对每一行求标准差
array([0.5,0.5])

（5）numpy.newaxis为数组增加一个维度：

Examples:

>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#先输入3行2列的数组a
>>>b=a[:,:2]
>>>b.shape#当数组的行与列都大于1时，不需增加维度
(3,2)
>>>c=a[:,2]
>>>c.shape#可以看到，当数组只有一列时，缺少列的维度
(3,)
>>>c
array([3,6,9])

>>>d=a[:,2,np.newaxis]#np.newaxis实现增加列的维度
>>>d
array([[3],
[6],
[9]])
>>>d.shape#d的维度成了3行1列（3,1）
(3,1)
>>>e=a[:,2,None]#None与np.newaxis实现相同的功能
>>>e
array([[3],
[6],
[9]])
>>>e.shape
(3,1)

（6）numpy.random.shuffle(index): 打乱数据集（数组）的顺序：

Examples:

>>>index=[iforiinrange(10)]
>>>index
[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>>np.random.shuffle(index)
>>>index
[7,9,3,0,4,1,5,2,8,6]

（7）计算二维数组某一行或某一列的最大值最小值：

>>>importnumpyasnp
>>>a=np.arange(15).reshape(5,3)#构造一个5行3列的二维数组
>>>a
array([[0,1,2],
[3,4,5],
[6,7,8],
[9,10,11],
[12,13,14]])
>>>b=a[:,0].min()##取第0列的最小值，其他列同理
>>>b
0
>>>c=a[0,:].max()##取第0行的最大值，其他行同理
>>>c
2

（8）向数组中添加列：np.hstack()

n=np.array(np.random.randn(4,2))

n
Out[153]:
array([[0.17234,-0.01480043],
[-0.33356669,-1.33565616],
[-1.11680009,0.64230761],
[-0.51233174,-0.10359941]])

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

l
Out[155]:array([1,2,3,4])

l.shape
Out[156]:(4,)

可以看到，n是二维的，l是一维的，如果直接调用np.hstack()会出错：维度不同。

n=np.hstack((n,l))
ValueError:alltheinputarraysmusthavesamenumberofdimensions

解决方法是将l变为二维的，可以用（5）中的方法：

n=np.hstack((n,l[:,np.newaxis]))##注意：在使用np.hstack()时必须用()把变量括起来，因为它只接受一个变量

n
Out[161]:
array([[0.17234,-0.01480043,1.],
[-0.33356669,-1.33565616,2.],
[-1.11680009,0.64230761,3.],
[-0.51233174,-0.10359941,4.]])

下面讲一下如何按列往一个空列表添加值：

n=np.array([[1,2,3,4,5,6],[11,22,33,44,55,66],[111,222,333,444,555,666]])##产生一个三行六列容易区分的数组

n
Out[166]:
array([[1,2,3,4,5,6],
[11,22,33,44,55,66],
[111,222,333,444,555,666]])

sample=[[]foriinrange(3)]##产生三行一列的空列表
Out[172]:[[],[],[]]
foriinrange(0,6,2):##每间隔一列便添加到sample中
sample=np.hstack((sample,n[:,i,np.newaxis]))


sample
Out[170]:
array([[1.,3.,5.],
[11.,33.,55.],
[111.,333.,555.]])

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