Преобразование списка списков в Numpy Array

При работе с вложенными структурами данных в Python часто возникает необходимость преобразовать их в более структурированный формат, такой как массив Numpy. Чтобы преобразовать список списков в массив Numpy, где каждая строка представляет отдельный подсписок и содержит его элементы, можно использовать несколько подходов.

Один метод включает в себя создание массива массивов, где каждый элемент во внешнем Массив сам по себе является массивом, содержащим содержимое соответствующего подсписка в исходном списке списков. Вот пример:

x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array([numpy.array(xi) for xi in x])

В качестве альтернативы можно создать массив списков, где внешний массив содержит сами подсписки в качестве элементов.

x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
y = numpy.array(x)

В случаях, когда подсписки различаются по длине, можно выровнять их длину, дополняя более короткие подсписки значениями None перед преобразованием их в массив Numpy.

x = [[1, 2], [1, 2, 3], [1]]
length = max(map(len, x))
y = numpy.array([xi   [None] * (length - len(xi)) for xi in x])

Какой метод выбрать, зависит от конкретных требований задачи. Эти подходы обеспечивают полное понимание того, как преобразовать список списков в массив Numpy, что позволяет эффективно манипулировать данными в Python.