在数据科学和机器学习中，使用numpy库的ndarray（多维数组）是必不可少的。然而，有时我们需要将这些数组转换为Python列表进行进一步处理。本文将提供简单易懂的numpy数组到列表的转换方法，同时提供具体的代码示例。
1.利用tolist()方法
numpy中的ndarray提供了tolist()方法，可以将其转换为Python列表。以下是一个简单的示例：
import numpy as npnd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])lst = nd_array.tolist()print(lst)
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输出：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
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2.使用flatten()方法结合tolist()方法
除了之前提到的tolist()方法，我们还可以通过将ndarray转换为一维数组，再使用tolist()方法将其转换为Python列表。以下是一个示例：
import numpy as npnd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])flat_array = nd_array.flatten()lst = flat_array.tolist()print(lst)
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输出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
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3.使用list()方法
除了numpy库中的tolist()方法，Python也自带了一个将可迭代对象转换为列表的list()方法。我们可以将ndarray对象直接传递给list()方法，进行转换。以下是一个示例：
import numpy as npnd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])lst = list(nd_array)print(lst)
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输出：
[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]
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需要注意的是，使用list()方法将创建一个包含多个一维ndarray对象的列表。
4.使用for循环
最后，我们可以使用Python的for循环将ndarray对象转换为Python列表。以下是一个示例：
import numpy as npnd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])lst = []for row in nd_array: for value in row: lst.append(value)print(lst)
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输出：
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
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以上是numpy数组到列表的简单易懂的转换方法，包括利用tolist()方法、结合flatten()方法和tolist()方法，使用list()方法，以及使用for循环。以上方法均能有效转换，根据实际情况选择最适合自己的方法即可。
以上就是从numpy数组到列表：简单易懂的转换方法的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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