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  • Pyhton中dataFrame型数据 values方法: 获取该数据的值: lis=[['fanfan','B','18'], ['huanhuan','G','23'], ['lingling','B','21']] col_lis=['name','sex','age'] list_df=pd.DataFrame(lis,columns=col_lis) ...

    Pyhton中dataFrame型数据 values方法:
    获取该数据的值:

    lis=[['fanfan','B','18'],
         ['huanhuan','G','23'],
         ['lingling','B','21']]
    col_lis=['name','sex','age']
    list_df=pd.DataFrame(lis,columns=col_lis)
    print(list_df.values)
    

    程序运行结果:
    [[‘fanfan’ ‘B’ ‘18’]
    [‘huanhuan’ ‘G’ ‘23’]
    [‘lingling’ ‘B’ ‘21’]]

    此时返回结果的类型是:ndarray
    将数组转化为列表:
    全部代码:

    lis=[['fanfan','B','18'],
         ['huanhuan','G','23'],
         ['lingling','B','21']]
    col_lis=['name','sex','age']
    list_df=pd.DataFrame(lis,columns=col_lis)
    print(type(list_df.values.tolist()))
    

    运行结果:

    <class 'list'>
    
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  • ToList()方法

    千次阅读 2016-12-08 14:29:00
    //ToList()方法,翻译:把****转化为List集合。 // 控制台试试: string[] fruits = { "apple", "passionfruit", "banana", "mango","orange", "blueberry", "grape", "strawberry" }; List<...
           //ToList()方法,翻译:把****转化为List集合。
          // 控制台试试:

    string[] fruits = { "apple", "passionfruit", "banana", "mango","orange", "blueberry", "grape", "strawberry" }; List<int> lengths = fruits.Select(fruit => fruit.Length).ToList(); foreach (int length in lengths) { Console.WriteLine(length); } Console.ReadKey();
    /* 5 12 6 5 6 9 5 10 */


    来源: https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb342261(v=vs.110).aspx

    转载于:https://www.cnblogs.com/hao-1234-1234/p/6144829.html

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  • Numpy中 tolist() 的用法

    千次阅读 2019-02-22 11:40:37
    Numpy 中 tolist()用于将数组或矩阵转为列表。 2. tolist() 2.1 语法 numpy.ndarray.tolist() 将数组作为(可能是嵌套的)列表返回。 将数组数据的副本作为(嵌套)Python列表返回。 数据项将转换为最接近的兼容...
    1. 概述

    Numpy 中 tolist()用于将数组或矩阵转为列表。

    2. tolist()
    2.1 语法

    numpy.ndarray.tolist()

    将数组作为(可能是嵌套的)列表返回。
    将数组数据的副本作为(嵌套)Python列表返回。 数据项将转换为最接近的兼容Python类型。

    特别注意:我们经常会看到一个一维矩阵,matrix.tolist()[0], 这是因为一维矩阵.tolist()后仍然是个二维的,下面的实例有体现,可以仔细观察一下。

    2.2 参数:


    返回:
    list : 一个列表

    2.3 实例
    #!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time    : 2019/2/22 11:31
    # @Author  : Arrow and Bullet
    # @FileName: tolist().py
    # @Software: PyCharm
    # @Blog    :https://blog.csdn.net/qq_41800366
    from numpy import *
    
    A = array([1, 2, 3])
    print(type(A))  # 结果 <class 'numpy.ndarray'>
    B = A.tolist()  # 结果 [1, 2, 3]
    print(B)
    print(type(B))  # 结果 <class 'list'>
    C = mat(A)
    print(C)  # 结果 [[1 2 3]]
    print(type(C))  # 结果 <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
    D = C.tolist()
    print(D)  # 结果 [[1, 2, 3]]
    print(type(D))  # 结果 <class 'list'>
    E = C.tolist()[0]
    print(E)  # 结果 [1, 2, 3]
    print(type(E))  # 结果 <class 'list'>
    

    希望能够帮助到大家,有什么问题可以 直接评论即可,喜欢有用的话可以点个赞让更多的人看到,如果不够详细的话也可以说,我会及时回复的。

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  • numpy tolist()的用法

    万次阅读 2018-09-17 15:34:16
    2. 但是当矩阵是一维的时候,就不同了,所以一维矩阵经常会有tolist()[0]: >>> a1 =[1,2,3,4,5,6] # 列表 >>> a2 = array(a1) # 列表 --> 数组 >>> a2 array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> a3 = mat(a1) #列表 ---...

    1. 将数组或者矩阵转换成列表
    如下:

    >>> from numpy import *
    >>> a1 = [[1,2,3],[4,5,6]] # a1是列表
    >>> a2 = array(a1) # 列表——>数组
    >>> a2
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])
    >>> a3 = mat(a1) # 列表——>矩阵
    >>> a3
    matrix([[1, 2, 3],
            [4, 5, 6]])
    >>> a4 = a2.tolist()  # 数组——>列表
    >>> a4
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
    >>> a5 = a3.tolist()  # 矩阵——>列表
    >>> a5
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
    >>> a4 == a5 
    True
    >>> a6 = mat(a2)   # 数组--> 矩阵
    >>> a6
    matrix([[1, 2, 3],
            [4, 5, 6]])
    >>> a6 == a3
    matrix([[ True,  True,  True],
            [ True,  True,  True]], dtype=bool)
    >>> a7 = array(a3)  # 矩阵--> 数组 
    >>> a7
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])
    >>> a7 == a2
    array([[ True,  True,  True],
           [ True,  True,  True]], dtype=bool)
    >>> 

    2. 但是当矩阵是一维的时候,就不同了,所以一维矩阵经常会有tolist()[0]:

    >>> a1 =[1,2,3,4,5,6] # 列表
    >>> a2 = array(a1)   # 列表 --> 数组 
    >>> a2
    array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    >>> a3 = mat(a1)      #列表 ----> 矩阵
    >>> a3
    matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
    >>> a4 = a3.tolist()   #矩阵 ---> 列表
    >>> a4
    [[1, 2, 3, 4, 5, 6]]  # 注意!!有不同  
    >>> a1 == a4
    False
    >>> a8 = a3.tolist()[0]   #矩阵 ---> 列表  
    >>> a8
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]  # 注意!!有不同 
    >>> a1 == a8
    True
    >>> a5 = a2.tolist()   # 数组 ---> 列表
    >>> a5
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    >>> a5 == a1
    True
    >>> a6 = mat(a2)   # 数组 ---> 矩阵  
    >>> a6
    matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
    >>> a6 == a3
    matrix([[ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)
    >>> a7 = array(a3)  # 矩阵 ---> 数组 
    >>> a7
    array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
    >>> a7 == a2
    array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)
    >>> 

    参考:http://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/72828311

    展开全文
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tolist方法