Introducción
En Python, una lista es una estructura de datos lineal que puede almacenar elementos heterogéneos. No es necesario definirlo y puede reducirse y expandirse según sea necesario. Por otro lado, una matriz NumPy es una estructura de datos que puede almacenar elementos homogéneos. Está implementado en Python usando la biblioteca NumPy. Esta biblioteca es muy eficiente en el manejo de matrices multidimensionales. También es muy eficiente en el manejo de una gran cantidad de elementos de datos. Las matrices NumPy usan menos memoria que las estructuras de datos List. Tanto la matriz NumPy como la lista se pueden identificar por su valor de índice.
látex derivado parcial
La biblioteca NumPy proporciona dos métodos para convertir listas en matrices en Python.
- Usando numpy.array()
- Usando numpy.asarray()
Método 1: usar numpy.array()
En Python, la forma más sencilla de convertir una lista en una matriz NumPy es con la función numpy.array(). Toma un argumento y devuelve una matriz NumPy. Crea una nueva copia en la memoria.
Programa 1
# importing library of the array in python import numpy # initilizing elements of the list a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # converting elements of the list into array elements arr = numpy.array(a) # displaying elements of the list print ('List: ', a) # displaying elements of the array print ('Array: ', arr)
Producción:
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List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Array: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Método 2: usar numpy.asarray()
En Python, el segundo método es la función numpy.asarray() que convierte una lista en una matriz NumPy. Toma un argumento y lo convierte en la matriz NumPy. No crea una nueva copia en la memoria. En esto, todos los cambios realizados en la matriz original se reflejan en la matriz NumPy.
Programa 2
# importing library of the array in python import numpy # initilizing elements of the list a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # converting elements of the list into array elements arr = numpy.asarray(a) # displaying elements of the list print ('List:', a) # displaying elements of the array print ('Array: ', arr)
Producción:
List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Array: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Programa 3
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# importing library of the NumPy array in python import numpy # initilizing elements of the list lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # converting elements of the list into array elements arr = numpy.asarray(lst) # displaying elements of the list print ('List:', lst) # displaying elements of the array print ('arr: ', arr) # made another array out of arr using asarray function arr1 = numpy.asarray(arr) #displaying elements of the arr1 before the changes made print('arr1: ' , arr1) #change made in arr1 arr1[3] = 23 #displaying arr1 , arr , list after the change has been made print('lst: ' , lst) print('arr: ' , arr) print('arr1: ' , arr1)
Producción:
List: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] arr: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] arr1: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] lst: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] arr: [ 1 2 3 23 5 6 7 8 9] arr1: [ 1 2 3 23 5 6 7 8 9]
