توفر الوحدة numpy وظيفة numpy.ndarray.tolist() ، يستخدم لتحويل عناصر بيانات المصفوفة إلى قائمة. تقوم هذه الدالة بإرجاع المصفوفة كـ أ.مي- مستويات قائمة متداخلة عميقة من العددية بايثون.
بكلمات بسيطة، تقوم هذه الدالة بإرجاع نسخة من عناصر المصفوفة كقائمة بايثون. يتم تحويل العناصر إلى أقرب نوع Python مدمج ومتوافق من خلال وظيفة العنصر. عندما تكون قيمة 'a.ndim' 0، يكون عمق القائمة 0، وستكون عبارة عن عددية بسيطة من لغة Python، وليست أي قائمة.
بناء الجملة
ndarray.tolist()
حدود
لا تحتوي هذه الوظيفة على وسائط أو معلمات.
العوائد: y: كائن، أو قائمة كائن، أو قائمة كائن
تقوم هذه الدالة بإرجاع القائمة المتداخلة المحتملة لعناصر المصفوفة.
ملحوظة
يمكننا إعادة إنشاء المصفوفة عبر a=np.array(a.tolist())، إلا أنها قد تفقد الدقة في بعض الأحيان.
مثال 1:
إذا سوف نستخدم أ.توليست() بالنسبة لمصفوفة 1D، سيكون الأمر مماثلاً تقريبًا قائمة (أ) ، باستثناء هذا لإدراج يحول العددية numpy إلى العددية بايثون.
import numpy as np a = np.uint32([6, 2]) a a_list=list(a) a_list type(a_list[0]) a_tolist=a.tolist() a_tolist type(a_tolist[0])
انتاج:
array([6, 2], dtype=uint32) [6, 2] [6L, 2L]
في الكود أعلاه
- لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
- لقد أنشأنا مصفوفة 'a' باستخدام الدالة np.uint32().
- لقد أعلنا عن المتغير 'a_list' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها لـ قائمة() وظيفة.
- لقد حاولنا طباعة قيمة 'a' و'a_list' ونوع القائمة.
- لقد أعلنا عن المتغير a_tolist وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها نداراي.توليست() .
- وأخيرًا، حاولنا طباعة نوع وقيمة ' a_tolist '.
في الإخراج، يظهر القائمة والنوع الذي تم تحويل عناصره من المصفوفة المصدر.
مثال 2:
بالنسبة لمصفوفة ثنائية الأبعاد، لإدراج يتم تطبيقه بشكل متكرر.
import numpy as np a = np.array([[11, 21], [31, 41]]) b=a.tolist() a b
انتاج:
array([[11, 21], [31, 41]]) [[11, 21], [31, 41]]
في الكود أعلاه
- لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
- لقد أنشأنا مصفوفة ثنائية الأبعاد 'a' باستخدام الدالة np.array().
- لقد أعلنا عن المتغير 'b' وقمنا بتعيين القيمة التي تم إرجاعها أ.توليست() وظيفة.
- وأخيرًا، حاولنا طباعة قيمة ' ب '.
في الإخراج، يظهر قائمة تم تحويل عناصرها من المصفوفة المصدر.
مثال 3:
import numpy as np x = np.array(5) list(x) y=x.tolist() y
انتاج:
Traceback (most recent call last): File '', line 1, in TypeError: iteration over a 0-d array 5