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Python数据分析实战-实现一维列表（数组）和多维列表（数组）的相互转化（附源码和实现效果）

news 来源：原创 2025/5/1 1:16:34

前面我介绍了可视化的一些方法以及机器学习在预测方面的应用，分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型）（具体见之前的文章）。

从本期开始，我将做一个数据分析类实战的系列文章，列举一些在平时数据处理中遇到的一些小问题，提供一个解决方案，让读者慢慢理解python数据分析的原理和方法，每一篇文章从实现功能、实现代码、实现效果三个方面进行展示。

实现功能：

实现一维列表（数组）和多维列表（数组）的相互转化。

实现代码：

#=======多位列表（数组）转化为一维列表（数组）==================
# 方法1:利用数组的flatten
import numpy as np
mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(list(np.array(mulArrays).flatten()))
# 方法2:列表推导式
mulArrays = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print([i for arr in mulArrays for i in arr])

#=======一维列表（数组）转化为多维列表（数组）==================
# 方法1:利用numpy
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Y = np.array(x).reshape(3, 3)
X=[]
for i in Y:
    X.append(list(i))
print(X)
# 方法2:叠加法自定义各个维度
s = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
x = 2;y = 2;z = 3
a = []; b = [];c = []
for i in s:
    if len(a) < x:
        a.append(i)
        continue
    if len(b) < y:
        b.append(a)
        a = []
        b.append(i)
    else:
        continue
    if len(c) < z:
        c.append(b)
        b = []
    else:
        continue
print(c)

实现效果：