机器学习入门、numpy、list、实践带你理清tensor,list,array相互之间转换以及各自内部数据类型的转换

1.numpy里面的array的数据转换

1.1.声明之后用array.astype()进行数据类型的转换

array_c=np.array([[1,2],[3,4]])
print(array_c.dtype)
array_c=array_c.astype('float32')
print(array_c.dtype)

int32
float32

1.2声明指定类型的array

array_c=np.array([[1,2],[3,4]],dtype='float32')
print(array_c.dtype)

float32

2.Tensorflow里面的tensor的数据转换

2.1.tensor声明之后用tf.cast()进行类型转换

tensor_a=tf.constant([[1,2],[3,4]])
print(tensor_a.dtype)
tensor_a=tf.cast(tensor_a,'float32')
print(tensor_a.dtype)

查看输出结果

2.2.声明时指定tensor的数据类型:

tensor_c=tf.constant([[1,2],[3,4]],dtype='float32')  # 这里指定dtype
print(tensor_c.dtype)

3.list内部的数据类型的转换

python中的list数据类型要遍历修改。

# list中的类型转换。
list_b=[1,2,3,4]
print(list_b)
for i in range(len(list_b)):  #遍历的时候修改。
    list_b[i]=float(list_b[i])
print(list_b)

[1, 2, 3, 4]
[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

4.tensor和array的数据类型的转换

4.1 array转 tensor
使用tf.convert_to_tensor()

# array 转为tensor
array_c=np.array([[1,2],[3,4]],dtype='float32')
print(array_c)
print("*************")
tensor_c=tf.convert_to_tensor(array_c)  #转换代码
print(tensor_c)

[[1. 2.]
 [3. 4.]]
*************
tf.Tensor(
[[1. 2.]
 [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

4.2 tensor转为array
使用tensor.numpy()方法

# tensor转为array
tensor_a=tf.constant([[1,2],[3,4]])
print(tensor_a)
print("**********")
array_a=tensor_a.numpy()  # 转换代码
print(array_a)

tf.Tensor(
[[1 2]
 [3 4]], shape=(2, 2), dtype=int32)
**********
[[1 2]
 [3 4]]

5.list和array之间的转换

5.1 array 转为list

#array 转为list
array_c=np.array([[1,2],[3,4]],dtype='float32')
list_c=array_c.tolist()  #使用array.tolist()
print(list_c)

[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]

5.2 list转为array
使用numpy.array()

list_b=[1,2,3,4]
array_c=np.array(list_b)  #list 转为array 类型 (numpy类型的数据)
print(array_c)

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给自己的一些话

基础一定要打好，才能一步步走的扎实！