Python的list转换Numpy的array问题

list转换array最简单的办法就是

import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4]
b = np.array(a)

最近需要将list转换np.array的数据时，就采用了上述的简单转换代码，在测试的时候用的小数据，一个23规模的list，很容易就转换成功了，实际应用的时候，用的大概是7501024的规模的list转换，准确描述是一个length为750的list，每个元素又是np.array的格式，shape为1*1024，结果这个简单转换挂掉了，估计是内部实现的问题，这个转换卡了将近2,3个小时没有出结果，解决的办法很简单，那就是不用list，然后再去转成np.array，原因显而易见，毕竟他们是不同的数据结构，去转换还是存在风险和问题的。就我自己的问题而言，我知道最终要转换成np.array的数组的大小，那么可以如下解决：

shape = [h, w]  #数据最终的大小
#  result = []
# 用np.array直接替换原来的list
result = np.zeros(size=shape)
#  其实本身就是在循环中使用了list的append来动态组合数据
#  因此修改也在for循环中
for i in range(condition):
  #  result.append(result_process_i)
  result[i,:] = result_process_i

这样修改后，就省去了最终从list到np.array的转换开销，不好的地方就是少了动态数组的使用，需要一次性的申请np.array数组的空间，所以对于循环之前不知道数组大小的应用，需要根据这样的解决，再进行具体问题的具体优化。