83 我有一个2D列表，例如 a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 我想将其转换为2d numpy数组。我们可以在不分配内存的情况下做到吗 numpy.zeros((3,3)) 然后存储值呢？ python numpy — 山 source @Donkopotamus，这是我的错...我正在给出一个序列... 在从这里获得相同的代码后，我检查了问题所在的位置...因此有帮助...当然，在发布之前，我确实检查了文档...感谢您的友好提醒。 — 山
90 只需将列表传递给np.array： a = np.array(a) 您还可以借此机会设置dtype默认值是否不是您想要的默认值。 a = np.array(a, dtype=...) — Unutbu source 102 该解决方案不起作用。您将获得numpy的python列表数组。 — user1816847 '16 45 @ user1816847仅当'sub'列表的长度不同时（例如：[[1,2]，[1,2]，[1,2,3]]），该问题才会发生。 — compie 5 如果子数组的长度不同，则此解决方案将只为您提供一个numpy列表数组（即，内部列表不会转换为numpy数组）。这完全有意义，因为您无法拥有具有可变第二维的2D数组（矩阵）。 — AHA 感谢您从2017年9月开始（Ubuntu 16.04 LTS）。这就是我所需要的。比预期的要简单得多。 — SDsolar 1 感谢您的重要回答，@ compie — iedmrc
2 我正在使用以以下形式导出到python文件的大数据集 XVals1 = [.........] XVals2 = [.........] 每个列表的长度相同。我用 >>> a1 = np.array(SV.XVals1) >>> a2 = np.array(SV.XVals2) 然后 >>> A = np.matrix([a1,a2]) — 彼得·B source 什么是“ SV”在这里 — gocen
2 只需使用以下代码 c = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 那会给你 您可以使用以下代码检查矩阵的形状和尺寸 形状 丁丁 — 桑迪普·夏尔马 source
2 np.array()比unutbu所说的还要强大。您还可以使用它将np数组的列表转换为更高维的数组，以下是一个简单的示例： aArray=np.array([1,1,1]) bArray=np.array([2,2,2]) aList=[aArray, bArray] xArray=np.array(aList) xArray的形状为（2,3），它是标准的np数组。该操作避免了循环编程。 — 钟钟 source