pythonとnumpyを使って、1dリストをnp.arrayのリストに変換する方法は？ここで

Question

が入力された：

input_list=[a,b,c,d] 

私は、各要素のループでも動作するはずですが、私はそこにこれを完了するための簡単な方法であるかどうかを疑問に思うことを知っている出力

output_list=[np.array([a]),np.array([b]),np.array([c]),np.array([d])] 

を得ることを期待しますか？前もって感謝します。

---

はここ3つの方式のため、スピードには大きな違いはありません私のコードですが、第二&第三は非常に滑らかな印象です。 ：

1方法：t.append(np.array([i]))、cost_time = 14.1404731274 seconds

import time 
start_time = time.time() 
for index, row in modified_test_store_raw_df[modified_test_store_raw_df.Open==1].iterrows(): 
    input_value=(list(modified_test_store_raw_df.loc[index,'tuple_map'])) 
    t=[] 
    for i in input_value: 
     t.append(np.array([i])) 
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

2方法：t=[np.array([x]) for x in input_value]、cost_time = 13.7779290676 seconds

import time 
start_time = time.time() 
for index, row in modified_test_store_raw_df[modified_test_store_raw_df.Open==1].iterrows(): 
    input_value=(list(modified_test_store_raw_df.loc[index,'tuple_map'])) 
    t=[np.array([x]) for x in input_value] 
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

3方法：t=np.array(input_value)[:, None]、cost_time = 13.2799420357 seconds

import time 
start_time = time.time() 
for index, row in modified_test_store_raw_df[modified_test_store_raw_df.Open==1].iterrows(): 
    input_value=(list(modified_test_store_raw_df.loc[index,'tuple_map'])) 
    t=np.array(input_value)[:, None] 
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

Answer 1

あなたは、リストの内包表記を使用することができます

import numpy as np 
[np.array([x]) for x in input_list] 

をしかし、多分あなたは、この代わりに、必要があります。

np.array(input_list)[:, None]  

Answer 2

どのようにリストの内包表記を使用してはどうですか？

output_list = [ np.array([item]) for item in input_list] 

または、はるかに優れた発電の理解：

output_gen = (np.array([item]) for item in input_list)