您不需要遍历 sub
,只需先将每个子列表包装在元组中,然后将该结果再次包装在元组中,例如:
tuple(map(tuple, arr))
例如:
>>> arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]
>>> tuple(map(tuple, arr))
((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12))
在这里,map
会产生一个生成器,对于每个子列表(例如[1, 2, 3]
),它都会将其转换为元组(例如(1, 2, 3)
)。外部的tuple(..)
构造函数会将此生成器的元素包装在一个元组中。
根据实验,转换一个667000×3的矩阵是可行的。当我对np.arange(667000*3)
和np.random.rand(667000, 3)
运行时,需要0.512秒:
>>> arr = np.random.rand(667000,3)
>>> timeit.timeit(lambda: tuple(map(tuple, arr)), number=10)
5.120870679005748
>>> arr = np.arange(667000*3).reshape(-1, 3)
>>> timeit.timeit(lambda: tuple(map(tuple, arr)), number=10)
5.109966446005274