如何高效读取NumPy数组中的数据？

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是文章学习者，那么本文《如何高效读取NumPy数组中的数据？》就很适合你！本篇内容主要包括##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

如何读取 numpy.ndarray 中的数据

想要读取 numpy.ndarray 中的数据，可以使用 tolist() 方法。

tolist() 方法可以将高维度的 ndarray 递归地转换为列表嵌套结构。对于一维的 ndarray，tolist() 与 list(a) 的效果相同。

例如，对于二维数组 a：

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

tolist() 方法可以递归地将数组中的每个元素转换为列表。

如果数组是零维的，使用 list(b) 会引发错误，但 b.tolist() 不会出现问题。

>>> b = np.array(1)
>>> b.tolist()
1
>>> list(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: iteration over a 0-d array
>>>

到这里，我们也就讲完了《如何高效读取NumPy数组中的数据？》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！