1.単一のデータを他のデータ形式に変換します

1.1単一データ->リスト

データに対して直接リスト操作を実行するか、既存のリストに直接アクセスします

文法：

list_name = [single_data] 或者 list_name.append(single_data)

1.2単一データ-> numpy.ndarray

初期化構文を直接使用できます

文法：

numpyarr_name = np.array(single_data)

例えば：

import numpy as np
single_data = 100
numpyarr_test = np.array(single_data)
print(numpyarr_test)
print(numpyarr_test.dtype)
print(numpyarr_test.shape)

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1.3単一データ-> torch.tensor

初期化構文を直接使用できます

メソッド1の構文:(ただし、このメソッドは0の次元を作成します）

tensor_name = torch.tensor(single_data)

方法2の構文：リストを使用して新しいテンソルを作成する

tensor_name = torch.Tensor([single_data])

メソッド3の構文：新しい空のテンソルを作成して割り当てます（このメソッドの新しい次元は1です）

tensor_name = torch.empty(1)
tensor_name[0] = single_data

例えば：

import torch
single_data = 100
tensor_test = torch.tensor(single_data)
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

single_data = 100
tensor_test = torch.Tensor([single_data])
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

single_data = 100
tensor_test = torch.empty(1)
tensor_test[0] = single_data  
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

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次に、リストは他のデータ形式に変換されます

2.1リスト->単一データ

Pythonでの強制型変換の直接使用

2.2リスト-> numpy.ndarray

注：変換するときは、リスト内のタイプが同じである必要があります

文法：

numpyarr_name = np.array(list_name)

例えば：

import numpy as np
list_test = [1,2,3,4]
print(type(list_test))
numpyarr_test = np.array(list_test)
print(type(numpyarr_test))
print(numpyarr_test.dtype)
print(numpyarr_test.shape)

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2.3リスト-> torch.tensor

注：リスト内のすべての要素（多次元リスト内の要素を含む）のタイプは、変換中に同じである必要があります

文法：

tensor_name = torch.Tensor(list_name)

例えば：

import torch
list_test = [[1,2,3],[4,5,6]]
print(type(list_test))
tensor_test = torch.Tensor(list_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)

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3.numpy.ndarrayを他のデータ形式に変換します

3.1numpy.ndarry->単一のデータ

Pythonでの強制型変換の直接使用

例えば：

import numpy as np
single_data = float(np.array([100]))
print(single_data)
print(type(single_data))

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3.2numpy.ndarry->リスト

文法：

numpyarr_name.tolist()

例えば：

import numpy as np
numpyarr_test = np.ones((1,2))
list_test = numpyarr_test.tolist()
print(type(list_test))
print(len(list_test))
print(len(list_test[0]))

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3.3 numpy.ndarry-> torch.tensor

注1：CPUテンソルにのみ変換できます

注2：形状は変わりません

文法：

tensor_name = torch.from_numpy(numpyarr_name)

例えば：

import torch
import numpy as np
numpyarr_test = np.ones((1,2))
print(type(numpyarr_test))
print(numpyarr_test.dtype)
tensor_test = torch.from_numpy(numpyarr_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())

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4つ目は、torch.tensorが他のデータ形式に変換されることです。

4.1torch.tensor->単一データ

Pythonでの強制型変換の直接使用

例えば：

import torch
tensor_test = torch.ones(1)
single_data = float(tensor_test)
print(single_data)
print(type(single_data))

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4.2torch.tensor->リスト

文法：

list_name =  tensor_name.tolist()

例えば：

import torch
tensor_test = torch.ones((1,3))
print(tensor_test)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
print(tensor_test.shape)
list_test =  tensor_test.tolist()
print(list_test)
print(type(list_test))

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4.3 torch.tensor-> numpy.ndarry

注：このような変換を実行できるのはCPUテンソルのみです

注：形状は変わりません

文法：

numpyarr_name = tensor_name.numpy()
# 直接使用不进行赋值的话不会改变类型

例えば：

import torch
import numpy as np
tensor_test = torch.Tensor(1,2)
print(type(tensor_test))
print(tensor_test.type())
numpyarr_test = tensor_test.numpy()
print(type(numpyarr_test))
print(numpyarr_test.dtype)