¿Cómo convertir una lista y una tupla en arrays NumPy?

En este artículo, analicemos cómo convertir una lista y una tupla en arrays usando NumPy. NumPy proporciona varios métodos para hacer lo mismo. hablemos de ellos

Método 1: Usar numpy.asarray()

Convierte la entrada en una array. La entrada puede ser listas de tuplas, tuplas, tuplas de tuplas, tuplas de listas y ndarray.

Sintaxis: 

numpy.asarray(  a, type = None, order = None ) 

Ejemplo: 

import numpy as np
  
  
# list
list1 = [3, 4, 5, 6]
print(type(list1))
print(list1)
print()
  
# conversion
array1 = np.asarray(list1)
print(type(array1))
print(array1)
print()
  
# tuple
tuple1 = ([8, 4, 6], [1, 2, 3])
print(type(tuple1))
print(tuple1)
print()
  
# conversion
array2 = np.asarray(tuple1)
print(type(array2))
print(array2)

Producción:

<class 'list'>
[3, 4, 5, 6]

<class 'numpy.ndarray'>
[3 4 5 6]

<class 'tuple'>
([8, 4, 6], [1, 2, 3])

<class 'numpy.ndarray'>
[[8 4 6]
 [1 2 3]]

Método 2: Usar numpy.array()

Crea una array.

Sintaxis: numpy.array(objeto, dtype = Ninguno, *, copia = Verdadero, orden = ‘K’, subok = Falso, ndmin = 0)

Parámetros:

1. objeto: tipo array
2. dtype: tipo de datos, opcional (El tipo de datos deseado para la array. Si no se proporciona, el tipo se determinará como el tipo mínimo requerido para contener los objetos en la secuencia).
3. copy: bool, opcional ( Si es verdadero (predeterminado), entonces se copia el objeto. De lo contrario, solo se realizará una copia si __array__ devuelve una copia, si obj es una secuencia anidada o si se necesita una copia para satisfacer cualquiera de los otros requisitos (tipo de d, pedido, etc.).
4. orden: {‘K’, ‘A’, ‘C’, ‘F’}, opcional (igual que arriba)
5. subok: bool, opcional (si es verdadero, las subclases se transferirán; de lo contrario, la array devuelta se verá obligada a ser una array de clase base (predeterminada).)
6. ndmin: int, opcional (Especifica el número mínimo de dimensiones que debe tener la array resultante. Las unidades se antepondrán a la forma según sea necesario para cumplir con este requisito).

Devuelve: ndarray (un objeto de array que cumple los requisitos especificados).

Ejemplo:

import numpy as np
  
  
# list
list1 = [1, 2, 3]
print(type(list1))
print(list1)
print()
  
# conversion
array1 = np.array(list1)
print(type(array1))
print(array1)
print()
  
# tuple
tuple1 = ((1, 2, 3))
print(type(tuple1))
print(tuple1)
print()
  
# conversion
array2 = np.array(tuple1)
print(type(array2))
print(array2)
print()
  
# list, array and tuple
array3 = np.array([tuple1, list1, array2])
print(type(array3))
print(array3)

Producción:

<class 'list'>
[1, 2, 3]

<class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3]

<class 'tuple'>
(1, 2, 3)

<class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3]

<class 'numpy.ndarray'>
[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]