Python 将列表转换为Numpy ndarray

我想转换这个列表

li = [3, 2 , 1 , 4]

到下面的NumPy Ndaray

[[3], [2], [1], [4]]

我尝试了

np.asarray（）

，但它没有将其转换为

ndarray

。有没有办法提到轴心国

可以使用创建嵌套列表，然后使用将嵌套列表转换为Numpy ndarray

可以使用创建具有额外轴的阵列

>>> np.expand_dims(li, -1)
array([[3],
       [2],
       [1],
       [4]])

或者，如果愿意，在创建阵列后添加轴

np.array(li)[..., np.newaxis]

---

最短的是我相信

np.c_[li]
# array([[3],
#        [2],
#        [1],
#        [4]])

对于一般尺寸和轴：

dummy, ndim, axis = 0, 4, 2
np.r_[f'{dummy},{ndim},{axis}', li]
# array([[[[3],
#          [2],
#          [1],
#          [4]]]])
_.shape
# (1, 1, 4, 1)

另一个例子：

dummy, ndim, axis = 0, 3, 0
np.r_[f'{dummy},{ndim},{axis}', li]
# array([[[3]],
#        [[2]],  
#        [[1]],
#        [[4]]])
_.shape
# (4, 1, 1)

---

asarray

确实生成

ndarray

：

In [41]: li = [3, 2 , 1 , 4]
In [42]: x = np.asarray(li)
In [43]: x
Out[43]: array([3, 2, 1, 4])
In [44]: type(x)
Out[44]: numpy.ndarray

要生成额外的嵌套，需要添加尺寸标注（以一种或另一种方式）：

---

昨天：

什么是

np.asarray（）

产生的？它不是

ndarray

？我希望它能产生一个一维数组。昨天也有人问过同样的问题：可以说更一般一点，“有没有办法提到轴？”同意@hpaulj的说法，同样的问题也被问到了。在问题的一个注释中，有一个明确的答案是使用

np。重塑
。
In [41]: li = [3, 2 , 1 , 4]
In [42]: x = np.asarray(li)
In [43]: x
Out[43]: array([3, 2, 1, 4])
In [44]: type(x)
Out[44]: numpy.ndarray

In [45]: np.asarray(li)[:,None]
Out[45]: 
array([[3],
       [2],
       [1],
       [4]])