Convertir liste de numpy.float64 flotter dans Python rapidement

La tolist() méthode devrait faire ce que vous voulez. Si vous avez un tableau numpy, il suffit d'appeler tolist():

In [17]: a
Out[17]: 
array([ 0.        ,  0.14285714,  0.28571429,  0.42857143,  0.57142857,
        0.71428571,  0.85714286,  1.        ,  1.14285714,  1.28571429,
        1.42857143,  1.57142857,  1.71428571,  1.85714286,  2.        ])

In [18]: a.dtype
Out[18]: dtype('float64')

In [19]: b = a.tolist()

In [20]: b
Out[20]: 
[0.0,
 0.14285714285714285,
 0.2857142857142857,
 0.42857142857142855,
 0.5714285714285714,
 0.7142857142857142,
 0.8571428571428571,
 1.0,
 1.1428571428571428,
 1.2857142857142856,
 1.4285714285714284,
 1.5714285714285714,
 1.7142857142857142,
 1.857142857142857,
 2.0]

In [21]: type(b)
Out[21]: list

In [22]: type(b[0])
Out[22]: float

Si, en fait, vous avez vraiment une liste python de numpy.float64 objets, puis @Alexandre réponse est idéal, ou vous pouvez convertir la liste à un tableau et ensuite utiliser le tolist() méthode. E. g.

In [46]: c
Out[46]: 
[0.0,
 0.33333333333333331,
 0.66666666666666663,
 1.0,
 1.3333333333333333,
 1.6666666666666665,
 2.0]

In [47]: type(c)
Out[47]: list

In [48]: type(c[0])
Out[48]: numpy.float64

@Alexandre suggestion, une compréhension de liste:

In [49]: [float(v) for v in c]
Out[49]: 
[0.0,
 0.3333333333333333,
 0.6666666666666666,
 1.0,
 1.3333333333333333,
 1.6666666666666665,
 2.0]

Ou, convertir un tableau et ensuite utiliser le tolist() méthode.

In [50]: np.array(c).tolist()
Out[50]: 
[0.0,
 0.3333333333333333,
 0.6666666666666666,
 1.0,
 1.3333333333333333,
 1.6666666666666665,
 2.0]

---

Si vous êtes préoccupé par la vitesse, voici une comparaison. L'entrée, x, est une liste python de numpy.float64 objets:

In [8]: type(x)
Out[8]: list

In [9]: len(x)
Out[9]: 1000

In [10]: type(x[0])
Out[10]: numpy.float64

Le calendrier pour la compréhension de liste:

In [11]: %timeit list1 = [float(v) for v in x]
10000 loops, best of 3: 109 µs per loop

Calendrier pour la conversion d'un tableau numpy et puis tolist():

In [12]: %timeit list2 = np.array(x).tolist()
10000 loops, best of 3: 70.5 µs per loop

De sorte qu'il est plus rapide pour convertir la liste à un tableau et ensuite appeler tolist().

OriginalL'auteur Warren Weckesser

Tellement de solutions possibles que j'ai rencontré (un grand merci à Warren Weckesser et Alexander pour en signalant toutes les meilleures approches possibles), j'ai couru ma méthode actuelle et que présenté par Alexander de donner une simple comparaison pour les moteurs d'exécution (les deux choix sont le résultat du fait que j'ai une vraie liste d'éléments de numpy.float64 et souhaitez les convertir en float rapidement):

2 approches couverts: liste de compréhension et de base pour la boucle d'itération

D'abord voici le code:

import datetime
import numpy

list1 = []
for i in range(0,1000):
    list1.append(numpy.float64(i))
list2 = []
t_init = time.time()
for num in list1:
    list2.append(float(num))
t_1 = time.time()
list2 = [float(np_float) for np_float in list1]
t_2 = time.time()

print("t1 run time: {}".format(t_1-t_init))
print("t2 run time: {}".format(t_2-t_1))

J'ai couru quatre fois pour donner un rapide de résultats:

>>> run 1
t1 run time: 0.000179290771484375
t2 run time: 0.0001533031463623047
Python 3.4.0

>>> run 2
t1 run time: 0.00018739700317382812
t2 run time: 0.0001518726348876953
Python 3.4.0

>>> run 3
t1 run time: 0.00017976760864257812
t2 run time: 0.0001513957977294922
Python 3.4.0

>>> run 4
t1 run time: 0.0002455711364746094
t2 run time: 0.00015997886657714844
Python 3.4.0

Clairement pour convertir une vrai liste de numpy.float64 à flotteur, la meilleure approche est d'utiliser python compréhension de liste.

OriginalL'auteur Darth Hexamal