時々、仕事中に パイソン データ要素を 1 つのタイプだけに制限する必要があるという問題が発生する可能性があります。リストは異質なものになる可能性があり、複数のデータ型のデータが含まれる可能性があり、それが望ましくない場合があります。これをデータの種類を限定したデータ構造に変換する必要があります。
この記事で説明する方法は次のとおりです。
- データ型インジケーターを使用した array() の使用
- numpy.array() メソッドの使用
リストを配列 u に変換する numpy.array() を歌う
このタスクは、array() 関数を使用して簡単に実行できます。これは、配列に変換するための Python の組み込み関数です。データ型インジケーター i は整数の場合に使用され、データ型を制限します。
ミッションインポッシブルの映画は何本ありますか
Python3
# Using array() + data type indicator> from> array>import> array> # initializing list> test_list>=> [>6>,>4>,>8>,>9>,>10>]> # printing list> print>(>'The original list : '> +> str>(test_list))> # Convert list to Python array> # Using array() + data type indicator> res>=> array(>'i'>, test_list)> # Printing result> print>(>'List after conversion to array : '> +> str>(res))> |
PowerShell の複数行コメント
>
>出力
ネットバンキングのデメリット
The original list : [6, 4, 8, 9, 10] List after conversion to array : array('i', [6, 4, 8, 9, 10])> 時間計算量: O(n)、n はリスト test_list の長さです
補助スペース: サイズ n の O(n) 個の追加スペースが作成されます。ここで、n は res リスト内の要素の数です。
Python リストを NumPy 配列に変換する 使用して numpy.array()
numpy.array() 関数を使用して、Python リストを Python 配列に変換します。輸入するのは、 numpyモジュール 、test_list という名前のリストを初期化し、元のリストを出力します。次に、numpy.array() 関数を使用して test_list を Python 配列に変換し、結果を res 変数に保存します。最後に、結果の Python 配列を出力します。
Python3
#Using numpy.array()> import> numpy as np> #initializing list> test_list>=> [>6>,>4>,>8>,>9>,>10>]> #printing list> print>(>'The original list : '> +> str>(test_list))> #Convert list to Python array using numpy.array> res>=> np.array(test_list)> #Printing result> print>(>'List after conversion to array : '> +> str>(res))> |
CSSを使って下線を引く
>
データ構造内のハッシュ化
>
出力：
The original list : [6, 4, 8, 9, 10] List after conversion to array : [ 6 4 8 9 10]>
時間計算量: O(n)、n はリスト test_list の長さです
補助スペース: O(n) は、numpy.array() によって作成された Python 配列として、元のリストと同じデータを格納します。