如何轻松将numpy.ndarray转换为numpy.array列表？

我目前正在努力将一些数据解析为训练框架。如何轻松将numpy.ndarray转换为numpy.array列表？

问题是框架无法处理ndarray。我需要转换成数组列表。输入和输出数据当前存储为numpy.ndarray的两个单独列表。

必须将输入数据转换为numpy数组列表，其中每个数组包含ndarray列。
输出数据必须被转换成numpy的阵列的列表，其中每个阵列包含ndarray的行？..

是否有可能将其转换为这个？

当我打印train_output_data [0] I得到这样的：

2016-11-13 Carlton Banks

正如您以前的['Q＆A']（http://stackoverflow.com/questions/40566500/access-columns-and-rows-of-numpy-ndarray）中所列，使用'list（a）'和'名单（AT）'？ – Divakar

我不确定我了解转置如何帮助您？ –

转置带来第二个轴，沿着它我们有列作为第一个轴，因此当*放*到'列表（）'会创建列的列。为什么不尝试一下？如果它没有解决它，怎么样放置一个样本数组和期望的数组列表？ – Divakar

假设ip和op是输入列表和分别输出列表，

newInput = [ip[:,i] for i in range(ip.shape[0])] 
newOutput = [x for x in op]

如果train_output_data和train_input_data是2D numpy.ndarray的列表，那么替代可以是

newInput = [] 
for ip in train_input_data: 
    newInput.append([ip[:,i] for i in range(ip.shape[0])]) 

newOutput = [] 
for op in train_output_data: 
    newOutput.append([x for x in op])

来源

2016-11-13 18:02:42

我想你必须添加一个外部的for-loop来使它运行多个ndarrays列表。 –

@CarltonBanks：你声明*输入和输出数据当前是作为numpy.ndarray的两个单独列表存储的*如果只有两个列表，每个列表对应一个输入和输出，那么上面两行就足够了。 –

哦...是的，但不能调用ip.shape [0]。作为ndarrays被追加到列表中的。你可以调用ip.shape [0] .shape [0] .. 但是这只会对那一个实例有效？ –

如何轻松将numpy.ndarray转换为numpy.array列表？

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