Converter Matriz NumPy em Tupla

Muhammad Maisam Abbas 30 janeiro 2023
  1. Converter NumPy Array em Tupla com a função tuple() em Python
  2. Converter NumPy Array em Tuple com a função map() em Python
Converter Matriz NumPy em Tupla

Este tutorial irá apresentar como converter um array NumPy em uma tupla em Python.

Converter NumPy Array em Tupla com a função tuple() em Python

Se precisarmos converter um array numpy em tuplas, podemos usar a função tuple() em Python. A função tuple() recebe um iterável como argumento e retorna uma tupla que consiste nos elementos do iterável.

import numpy as np

array = np.array(((0, 1), (2, 3)))
print(array)

result = tuple([tuple(e) for e in array])
print(result)

Resultado:

[[0 1]
 [2 3]]
((0, 1), (2, 3))

Primeiro criamos um array contendo tuplas como seus elementos com a função np.array() e imprimimos os elementos array. Em seguida, convertemos todos os elementos do array para a tupla result com a função tuple() e imprimimos os elementos da tupla result.

Converter NumPy Array em Tuple com a função map() em Python

A função map() aplica uma função particular a todos os elementos iteráveis ​​em Python. Leva a função a ser aplicada e o iterável como argumentos e retorna um iterador onde a função é aplicada a cada elemento do objeto iterável. Podemos usar a função map() para aplicar a função tuple() em cada elemento de nosso array NumPy e então aplicar a função tuple() aos resultados para convertê-los em uma única tupla.

import numpy as np

array = np.array(((0, 1), (2, 3)))
print(array)

result = tuple(map(tuple, array))
print(result)

Resultado:

[[0 1]
 [2 3]]
((0, 1), (2, 3))

No código acima, convertemos todos os elementos da array em tuplas com a função map(tuple, array) e, em seguida, armazenamos todas as tuplas dentro de uma única tupla result com outra função tuple(). No final, imprimimos os elementos da tupla result.

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Maisam is a highly skilled and motivated Data Scientist. He has over 4 years of experience with Python programming language. He loves solving complex problems and sharing his results on the internet.

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