如何将一维元组数组转换为二维 Numpy 数组？

在本文中，我们将讨论如何将元组的一维数组转换为 numpy 数组。

示例：

Input: [(1,2,3),(‘Hi’,’Hello’,’Hey’)]

Output: [[‘1’ ‘2’ ‘3’] [‘Hi’ ‘Hello’ ‘Hey’]] #NDArray

方法一：使用地图

map 是一个函数，用于对 Iterable 即数组中的每个项目执行一个函数。

例子：

在这里，我们首先导入 Numpy 并定义元组的一维数组。该数组包含一个 0D 数组，即进一步使用 Map函数的元组，我们将遍历数组中的每个项目，并将它们转换为 NDArray。映射对象被转换为列表数组，然后转换为 NDArray，数组为最后进一步打印，我们正在使用 ndim 属性检查结果数组的维度。

Python3

# importing Numpy
import numpy as np
  
# 1d Array of Tuple
arr = [(1, 2, 3), ('Hi', 'Hello', 'Hey')]
x = map(np.array, arr)
  
# Changing map object to a list, then 
# to an NDarray
x = np.array(list(x))
print(x)
  
# Checking the Dimension of the Resulting
# NDArray
print(x.ndim)

输出：

[['1' '2' '3']
['Hi' 'Hello' 'Hey']]
2

方法2：朴素的方法

这是一种不使用地图或任何其他函数的方法，只是基本循环。

例子：

在这里，我们定义元组的一维数组。该数组包含 0D 数组，即元组，然后定义一个空数组，我们进一步遍历“arr”中的每个项目，然后我们为每个元组中的项目定义另一个空数组，进一步我们还遍历“arrs”中的每个项目，即元组.将元组的每个项目附加到“项目”数组中。将“items”数组附加到“x”数组。

Python3

import numpy as np
  
arr = [(1, 2, 3), ('Hi', 'Hello', 'Hey')]
x = [] 
for arrs in arr:
    items = []
    for item in arrs: 
        items.append(item)
    x.append(items)
  
x = np.array(x)
print(x)
print(x.ndim)

输出：

[[‘1’ ‘2’ ‘3’] [‘Hi’ ‘Hello’ ‘Hey’]]

The Dimension is  2