Bir listeyi numpy dizisine dönüştürme (örneklerle)


Python’daki bir listeyi NumPy dizisine dönüştürmek için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

 import numpy as np

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

my_array = np. asarray (my_list)

Aşağıdaki örnekler bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Bir Listeyi NumPy Dizisine Dönüştürme

Aşağıdaki kod Python’daki bir listenin NumPy dizisine nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 import numpy as np

#create list of values
my_list = [3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 16, 19]

#convert list to NumPy array
my_array = np. asarray (my_list)

#view NumPy array
print (my_array)

[3 4 4 5 7 8 12 14 14 16 19]

#view object type
type (my_array)

numpy.ndarray

Dönüştürme sırasında yeni NumPy dizisi için belirli bir veri türünü belirtmek amacıyla dtype bağımsız değişkenini de kullanabileceğinizi unutmayın:

 import numpy as np

#create list of values
my_list = [3, 4, 4, 5, 7, 8, 12, 14, 14, 16, 19]

#convert list to NumPy array
my_array = np. asarray (my_list, dtype= np.float64 )

#view data type of NumPy array
print ( my_array.dtype )

float64

Örnek 2: Liste listesini NumPy dizi dizisine dönüştürme

Aşağıdaki kod, bir liste listesinin NumPy dizi dizisine nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 import numpy as np

#create list of lists
my_list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

#convert list to NumPy array
my_array = np. asarray (my_list_of_lists)

#view NumPy array
print (my_array)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Daha sonra yeni dizi dizisinin boyutlarını hızlı bir şekilde elde etmek için şekil işlevini kullanabiliriz:

 print ( my_array.shape )

(3, 3)

Bu bize NumPy dizi dizisinin üç satırı ve üç sütunu olduğunu söyler.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın veri dönüşümlerinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Python’da Bir Listeyi DataFrame’e Dönüştürme
Satır içi List DataFrame’i Python’a dönüştürme
Pandas Serisini DataFrame’e dönüştürme
Pandas serisini NumPy dizisine dönüştürme

Yorum ekle

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir