Python 将二维numpy数组转换为列表列表

我使用一个外部模块（），它不支持numpy数组，只支持元组、列表和dict。但我的数据是在2d numpy数组中。如何将其转换为pythonic方式，即没有循环

>>> import numpy
>>> array = numpy.ones((2,4))
>>> data_list = list(array)
>>> data_list
[array([ 1.,  1.,  1.,  1.]), array([ 1.,  1.,  1.,  1.])]

>>> type(data_list[0])
<type 'numpy.ndarray'>  # <= what I don't want

# non pythonic way using for loop
>>> newdata=list()
>>> for line in data_list:
...     line = list(line)
...     newdata.append(line)
>>> type(newdata[0])
<type 'list'>  # <= what I want

导入numpy >>>数组=numpy.one（（2,4）） >>>数据列表=列表（数组） >>>数据表 [数组（[1,1,1,1.]），数组（[1,1,1,1.]）] >>>类型（数据列表[0]）

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#您只需使用

matrix.tolist（）

将矩阵强制转换为列表，证明：

>>> import numpy
>>> a = numpy.ones((2,4))
>>> a
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
>>> a.tolist()
[[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]
>>> type(a.tolist())
<type 'list'>
>>> type(a.tolist()[0])
<type 'list'>

导入numpy >>>a=整数（（2,4）） >>>a 数组（[[1,1,1,1.]， [ 1., 1., 1., 1.]]) >>>a.托利斯特（） [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]] >>>类型（a.tolist（）） >>>类型（a.tolist（）[0]）

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您可能想查看scikit learn，它包含一个LibSVM包装器，可以在本地处理Numpy数组。