numpy.ndarray.tolist#

方法

ndarray.tolist()#

将数组作为深度为 a.ndim 的嵌套 Python 标量列表返回。

将数组数据副本作为（嵌套的）Python 列表返回。数据项通过 item 方法转换为最接近的兼容内置 Python 类型。

如果 a.ndim 为 0，那么由于嵌套列表的深度为 0，它将不是列表，而是一个简单的 Python 标量。

参数:
none
返回:
yobject，或 object 列表，或 object 列表的列表，或…

可能的嵌套数组元素列表。

备注

可以通过 a = np.array(a.tolist()) 重新创建数组，尽管这有时可能会丢失精度。

示例

对于一维数组，a.tolist() 几乎与 list(a) 相同，只是 tolist 会将 numpy 标量转换为 Python 标量。

>>> import numpy as np
>>> a = np.uint32([1, 2])
>>> a_list = list(a)
>>> a_list
[np.uint32(1), np.uint32(2)]
>>> type(a_list[0])
<class 'numpy.uint32'>
>>> a_tolist = a.tolist()
>>> a_tolist
[1, 2]
>>> type(a_tolist[0])
<class 'int'>

此外，对于二维数组，tolist 会递归应用。

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

此递归的基础情况是 0 维数组。

>>> a = np.array(1)
>>> list(a)
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: iteration over a 0-d array
>>> a.tolist()
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