轻松将列表列表转换为用于大数据的 numpy Multidim 数组

Question

假设我有 '3 deep' 列表列表

len(list) --> 500
len(list[0]) --> 25
len(list[0][0]) --> 100

我想转换成一个形状为 (500, 25, 100) 的 numpy 数组。以计算方式进行此操作的最有效方法是什么？假设列表非常非常大。

Answer 1

您的清单：

l = [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]

你的 numpy 数组：

arr = np.array(l)
#array([[[ 1,  2],
#        [ 3,  4]],
#
#      [[ 5,  6],
#       [ 7,  8]],
#
#       [[ 9, 10],
#        [11, 12]]])

Answer 2

我假设你想转换它，然后想在它的索引上运行一个循环：

l=[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]
# convert
a=np.asarray(l)
# loop
for (ix,iy,iz),val in np.ndenumerate(a):
    print(ix, iy, iz, a[ix,iy,iz])

给予

0 0 0 1
0 0 1 2
0 1 0 3
0 1 1 4
1 0 0 5
1 0 1 6
1 1 0 7
1 1 1 8
2 0 0 9
2 0 1 10
2 1 0 11
2 1 1 12