从 python 列表创建 numpy 数组答案

【问题标题】：Create numpy array from python list从 python 列表创建 numpy 数组
【发布时间】：2017-10-26 13:35:57
【问题描述】：

我有一个 python 列表

l = [1,2,3,4,5]

我需要创建一个类似

的数组

y_pred = array('B', [1, 2, 3, 4, 5])

这样我就可以使用比较它了

print accuracy_score(y_test, y_pred)

我尝试使用

import numpy as np
l = [1,2,3,4,5]
y_pred = array('B',l)

但它正在显示

TypeError: 数据类型不理解

【问题讨论】：

你的问题还真不清楚，要命名数组吗？像熊猫Series？为什么不直接使用专门为此设计的 pandas？
对不起...你想做什么？
我需要使用 numpy 来完成。是的，我想创建一个结构化数组。
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ：从列表创建结构化数组
dtype 的 y_test 是什么？要创建结构化数组，您需要提供元组列表和匹配的 dtype。

标签： python arrays list numpy

【解决方案1】：

您需要在构造结构化数组时提供dtype 参数。见：structured arrays。

import numpy as np
x = np.array([(1,2.,'Hello'), (2,3.,"World")],
          dtype=[('foo', 'i4'),('bar', 'f4'), ('baz', 'S10')])

我不知道你到底想做什么，但也许就是这样：

import numpy as np
l = [1,2,3,4,5]
y_pred = np.array(np.array(l),dtype=[('B',np.int32)])

# >>> y_pred
# array([(1,), (2,), (3,), (4,), (5,)],
#       dtype=[('B', '<i4')])

【讨论】：

【解决方案2】：

首先np.array 接受一个像列表这样的对象和一个dtype。

在，

 array('B', [1, 2, 3, 4, 5])

它以“B”作为对象，但[1,2,3,...] 不符合dtype 的条件。

列表中的简单数组是：

In [15]: np.array([1,2,3,4,5])
Out[15]: array([1, 2, 3, 4, 5])

你说你想要structured array。但要做到这一点，您需要指定一个复合 dtype，并且数据必须是匹配的元组列表。

In [14]: np.array([("B", 2), ("C", 3)], dtype='S5,int')
Out[14]: 
array([(b'B', 2), (b'C', 3)],
      dtype=[('f0', 'S5'), ('f1', '<i4')])

但该结构与您的数据、一个字符串和 5 个数字的列表不匹配。你想要一个 1 行（记录）还是 5 行的数组？

如果要将y_pred 与另一个数组进行比较，则需要匹配其dtype 和shape。什么是y_test？

【讨论】：