Matrix:
[[ 1. 6. 13. 10. 2.]
[ 2. 9. 10. 13. 15.]
[ 3. 15. 13. 14. 16.]
[ 4. 5. 14. 13. 6.]
[ 5. 18. 16. 4. 3.]
[ 6. 7. 12. 18. 3.]
[ 7. 1. 8. 17. 11.]
[ 8. 14. 5. 4. 16.]
[ 9. 16. 18. 17. 15.]
[ 10. 8. 9. 15. 17.]
[ 11. 11. 17. 18. 12.]]
List:
[(1, 6, 13, 10, 2), (2, 9, 10, 13, 15), (3, 15, 13, 14, 16),
(4, 5, 14, 13, 6), (5, 18, 16, 4, 3), (6, 7, 12, 18, 3),
(7, 1, 8, 17, 11), (8, 14, 5, 4, 16), (9, 16, 18, 17, 15),
(10, 8, 9, 15, 17), (11, 11, 17, 18, 12)]
在诉求中
答案 0 :(得分:7)
这是一个numpy矩阵吗?如果是这样,请使用tolist()
方法。 E.g:
import numpy as np
x = np.matrix([[1,2,3],
[7,1,3],
[9,4,3]])
y = x.tolist()
这会产生:
y --> [[1, 2, 3], [7, 1, 3], [9, 4, 3]]
答案 1 :(得分:2)
最好的方法是:
result = map(tuple, Matrix)
答案 2 :(得分:1)
如果您正在使用numpy,并且您想要将矩阵作为列表遍历,那么您可以
from numpy import array
m = [[ 1. 6. 13. 10. 2.]
[ 2. 9. 10. 13. 15.]
[ 3. 15. 13. 14. 16.]
[ 4. 5. 14. 13. 6.]
[ 5. 18. 16. 4. 3.]
[ 6. 7. 12. 18. 3.]
[ 7. 1. 8. 17. 11.]
[ 8. 14. 5. 4. 16.]
[ 9. 16. 18. 17. 15.]
[ 10. 8. 9. 15. 17.]
[ 11. 11. 17. 18. 12.]]
for x in array(m).flat:
print x
这不会消耗额外的内存
答案 3 :(得分:0)
或者您可以使用其中之一:
1- li = list(i for j in yourMatrix for i in j)
2- li = sum(yourMatrix, [])