numpy中array如何转换list？
在数据科学和机器学习领域，numpy是最重要的Python库之一。Numpy的核心是ndarray，它是一个高效的多维数组。但是，在一些情况下，我们可能需要将ndarray转换为列表（list）。在本文中，我们将从多个角度分析numpy中如何将array转换为list。
1. ndarray转换为list方法
首先，我们可以使用tolist()方法将ndarray转换为list，如下所示：
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
lst = arr.tolist()
print(lst)
```
输出结果为：
```
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
```
tolist()方法的优点在于它可以完全转换ndarray为list。但是，在某些情况下，我们可能希望只转换一维或多维数组的某些元素。在这种情况下，我们可以使用递归方法，如下所示：
```python
def convert_to_list(arr):
if isinstance(arr, np.ndarray):
return arr.tolist()
elif isinstance(arr, list):
return [convert_to_list(i) for i in arr]
else:
return arr
```
这个方法将递归地遍历数组，并将每个元素转换为列表。它的优点是可以灵活地转换数组的任何部分。
2. ndarray转换为list的性能
在大多数情况下，tolist()方法是将ndarray转换为list的最佳方法。但是，当处理大型数组时，它不是最有效的方法。在这种情况下，我们可以使用fromiter()方法，如下所示：
```python
import numpy as np
arr = np.arange(1000000)
lst = list(np.fromiter(arr, dtype=int))
```
这个方法使用迭代器逐个读取数组元素，并将它们添加到列表中。这比tolist()方法更快，因为它不需要创建中间列表。但是，它只适用于一维数组。
3. ndarray转换为list的应用
将ndarray转换为list有许多用途。例如，当我们需要将数组数据传递给某些API时，这可能是必要的。另一个用途是将数组数据可视化，例如使用matplotlib库进行绘图。大多数matplotlib绘图函数都需要数据以列表的形式传递。
4. list转换为ndarray方法
与将ndarray转换为list相反，我们可以使用array()方法将列表转换为ndarray，如下所示：
```python
import numpy as np
lst = [[1,2,3],[4,5,6]]
arr = np.array(lst)
print(arr)
```
输出结果为：
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
这个方法非常简单，而且很快。它的优点在于可以直接将列表转换为ndarray，而无需遍历数组元素。
5. list转换为ndarray的应用
与将ndarray转换为list相反，将列表转换为ndarray的用途也很广泛。这在数据科学和机器学习中特别有用，因为大多数库需要ndarray作为输入数据格式。例如，scikit-learn库就需要ndarray格式的输入数据。