python：array，mat，tolist，list

1.对于二维数据

>>> from numpy import *
>>> a1 = [[1,2,3],[4,5,6]]      #获得一个列表
>>> a1
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> type(a1)
<class 'list'>>>> a2 = array(a1)               #列表转数组
>>> a2
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
>>> type(a2)
<class 'numpy.ndarray'>>>> a3 = mat(a1)                  #列表转矩阵
>>> type(a3)
<class 'numpy.matrix'>>>> a4 = a2.tolist()              #数组转列表
>>> a4
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]>>> a5 = a3.tolist()              #矩阵转列表
>>> a5
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]>>> a6 = mat(a2)                  #数组转矩阵
>>> a6
matrix([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])>>> a6 == a3                      #判断矩阵是否相等，放回一个布尔矩阵
matrix([[ True,  True,  True],[ True,  True,  True]])>>> a7 = array(a3)                 #判断数组是否相等，返回一个布尔矩阵
>>> a7 == a2
array([[ True,  True,  True],[ True,  True,  True]])>>> a4 == a5                       #判断列表是否相等，返回一个布尔值
True
>>> a5 == a1
True

2.对于一维数据

>>> a1 =[1,2,3,4,5,6]              # 创建一个列表，一个维度
>
>>> a2 = array(a1)                 # 列表转数组 ，结果一个方括号
>>> a2
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> a2.shape
(6,)>>> a3 = mat(a1)                    #列表转矩阵，结果俩方括号
>>> a3
matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
>>> a3.shape
(1, 6)>>> a4 = a3.tolist()                 #矩阵转列表，矩阵有两个维度，转列表后也是两个维度
>>> a4
[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]                 # 注意！！有不同，两个维度
>>> a1 == a4
False>>> a8 = a3.tolist()[0]              #矩阵转列表列表 ，取两个维度的第一个维度
>>> a8
[1, 2, 3, 4, 5, 6]                   # 注意！！和a4有不同 ，和a1相同
>>> a1 == a8
True>>> a5 = a2.tolist()                 # 数组转列表，数组只有一个维度，转列表后还是一个维度
>>> a5
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a5 == a1
True>>> a6 = mat(a2)                      # 数组转矩阵
>>> a6
matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
>>> a6 == a3
matrix([[ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)>>> a7 = array(a3)                     # 矩阵转数组
>>> a7
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
>>> a7 == a2
array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)
>>>

3.list（）和tolist（）的区别

>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> x
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])####       写法不一样        #####
>>> x1=x.tolist()
>>> x1
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> x2=list(x)
>>> x2
[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]####       转换后都是得到一个数组        #####
>>> type(x1)
<class 'list'>
>>> type(x2)
<class 'list'>####       元素的数据类型不一样        #####
>>> type(x1[0])
<class 'list'>
>>> type(x2[0])
<class 'numpy.ndarray'>####       元素的元素的数据类型不一样        #####
>>> type(x1[0][0])
<class 'int'>
>>> type(x2[0][0])
<class 'numpy.int32'>

所以可以看出来，list()的结果是：list of np.array of np.int；
而tolist()的结果是：list of list of int

注（参考文章）：

python中的整型（int）和numpy中的整型（np.int, np.int64）类型是不一样的
python中的浮点型（float）和numpy中的浮点型（np.float64）类型一样，但是和np.float32不一样

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