將 numpy 數組中的單個值提取到列表中

Question

我正在嘗試從 numpy 數組中提取值並將各個條目放入列表中。

例如，如果我有以下列表：

import numpy as np
x = 1
problem_variable = np.array(['a', 'b'], dtype='<U9')
z = 2
mylist = [x, problem_variable , z]
# [1, array(['a', 'b'], dtype='<U9'), 2]

我如何得到結果

[1, 'a', 'b', 2]

我事先不知道problem_variable的長度，所以不能硬編碼problem_variable[0] ， problem_variable[1]等。

以下是我想要的，但我確信我缺少將數組分開的適當方法。 謝謝。

result = []
result.append(x)
for i in problem_variable: result.append(i)
result.append(z)

Answer 1

你可以解壓你的數組：

mylist = [x, *problem_variable , z]

Answer 2

由於您使用的是numpy ：您可以使用np.r_沿第一個軸連接輸入對象：

np.r_[x, problem_variable, z]
# array(['1', 'a', 'b', '2'], dtype='<U9')

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在較大的列表上比較性能：

problem_var = np.concatenate([problem_variable]*10000, axis=0)

%timeit np.r_[x, problem_var, z]
# 143 µs ± 19.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%timeit np.hstack((x, problem_var , z))
# 553 µs ± 55.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit [x, *problem_var.tolist() , z]
# 502 µs ± 42.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%timeit [x, *problem_var , z]
# 6.46 ms ± 215 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Answer 3

您可以使用np.hstack ，它可以水平順序堆疊數組，

np.hstack((x, problem_variable , z))

# ['1' 'a' 'b' '2']