Python列表转np.ndarray：循环转换未生效的原因及解决方法

问题 #

需要将多个数组转为np.ndarray类型，用for循环执行转换时，循环内显示已转换，但循环结束后原变量仍为list类型。测试代码及输出如下：

import numpy as np

pos = [1,1,1]
vel = [1,1,2]
# vel = np.array([1,1,2])
accel = [1,1,3]

print('\nredefining...')
for elem in [pos,vel,accel]:
    # checks if the array is of the np.ndarray class
    print(type(elem))
    if not isinstance(elem, np.ndarray):
        elem = np.array(elem)
        print(type(elem))
    print('---------------------------')

print('\nafter the redefinition:')

print(type(pos))
print(type(vel))
print(type(accel))

输出：

redefining...
<class 'list'>
<class 'numpy.ndarray'>
---------------------------
<class 'list'>
<class 'numpy.ndarray'>
---------------------------
<class 'list'>
<class 'numpy.ndarray'>
---------------------------

after the redefinition:
<class 'list'>
<class 'list'>
<class 'list'>

原因 #

循环中的elem只是原变量的临时引用副本。当执行elem = np.array(elem)时，只是把这个临时变量重新指向了新创建的np.ndarray对象，但并没有修改原变量（pos/vel/accel）本身的指向。原变量依然指向最初的list对象，所以循环结束后类型没变。

修复方法 #

方法1：通过索引遍历并重新赋值原变量 #

把变量放进列表，通过索引修改列表元素，最后再把列表元素重新赋值给原变量：

import numpy as np

pos = [1,1,1]
vel = [1,1,2]
accel = [1,1,3]

# 把变量存入列表
arrays = [pos, vel, accel]
for i in range(len(arrays)):
    if not isinstance(arrays[i], np.ndarray):
        arrays[i] = np.array(arrays[i])

# 重新赋值给原变量
pos, vel, accel = arrays

print(type(pos))  # <class 'numpy.ndarray'>
print(type(vel))  # <class 'numpy.ndarray'>
print(type(accel))  # <class 'numpy.ndarray'>

方法2：使用字典管理变量 #

如果变量较多，用字典更清晰，直接修改字典中的值：

import numpy as np

data = {
    'pos': [1,1,1],
    'vel': [1,1,2],
    'accel': [1,1,3]
}

for key in data:
    if not isinstance(data[key], np.ndarray):
        data[key] = np.array(data[key])

# 按需取出变量
pos = data['pos']
vel = data['vel']
accel = data['accel']

print(type(pos))  # <class 'numpy.ndarray'>

方法3：直接逐个转换（简单直接） #

如果变量数量不多，直接逐个判断转换反而更直观：

import numpy as np

pos = [1,1,1]
vel = [1,1,2]
accel = [1,1,3]

if not isinstance(pos, np.ndarray):
    pos = np.array(pos)
if not isinstance(vel, np.ndarray):
    vel = np.array(vel)
if not isinstance(accel, np.ndarray):
    accel = np.array(accel)

print(type(pos))  # <class 'numpy.ndarray'>

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CosmeticMichu