如何将列表的简单列表转换为numpy数组？这些行是单独的子列表，每行包含该子列表中的元素。
如何将列表的简单列表转换为numpy数组？这些行是单独的子列表，每行包含该子列表中的元素。
Answers:
如果列表列表包含元素数量不同的列表，则Ignacio Vazquez-Abrams的答案将不起作用。相反，至少有3个选项：
1）制作一个数组数组：
x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'numpy.ndarray'>2）制作一个列表数组：
x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
y=numpy.array(x)
type(y)
>>><type 'numpy.ndarray'>
type(y[0])
>>><type 'list'>3）首先使列表的长度相等：
x=[[1,2],[1,2,3],[1]]
length = max(map(len, x))
y=numpy.array([xi+[None]*(length-len(xi)) for xi in x])
y
>>>array([[1, 2, None],
>>> [1, 2, 3],
>>> [1, None, None]], dtype=object)>>> numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2], [3, 4]])由于这是Google上将列表列表转换为Numpy数组的热门搜索，尽管问题已经有4年之久，但我还是提供以下内容：
>>> x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
>>> y = numpy.hstack(x)
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]当我第一次想到以这种方式进行操作时，我对自己感到很满意，因为它非常简单。但是，在使用较大的列表列表进行计时之后，实际上这样做会更快：
>>> y = numpy.concatenate([numpy.array(i) for i in x])
>>> print(y)
[1 2 1 2 3 1]请注意，@ Bastiaan的答案＃1没有列出一个连续的列表，因此我添加了 concatenate。
无论如何...我更喜欢这种hstack方法，因为它优雅地使用了Numpy。
就像这样简单：
>>> lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.array(lists)
array([[1, 2],
[3, 4]])再一次，在搜索将具有N个级别的嵌套列表转换为N维数组的问题之后，我什么也没找到，所以这是我的解决方法：
import numpy as np
new_array=np.array([[[coord for coord in xk] for xk in xj] for xj in xi], ndmin=3) #this case for N=3[...[...[...]]]部分。你只需要调用np.array，用ndmin=number-of-list-layers。（尽管就我而言，ndmin=number-of-list-layers-minus-1出于某种原因我需要，但另外创建了一个额外的层-需要调查）
np.array只“包装”这些最深列表而不是将它们转换为numpy数组。
我有一个长度相等的清单。即使Ignacio Vazquez-Abrams那样，对我来说答案也没有解决。我有一个一维numpy数组，其元素是列表。如果遇到相同的问题，可以使用以下方法
用 numpy.vstack
import numpy as np
np_array = np.empty((0,4), dtype='float')
for i in range(10)
row_data = ... # get row_data as list
np_array = np.vstack((np_array, np.array(row_data)))