在数据科学和机器学习中，使用numpy库的ndarray（多维数组）是必不可少的。然而，有时我们需要将这些数组转换为Python列表进行进一步处理。本文将提供简单易懂的numpy数组到列表的转换方法，同时提供具体的代码示例。

1.利用tolist()方法

numpy中的ndarray提供了tolist()方法，可以将其转换为Python列表。以下是一个简单的示例：

import numpy as np

nd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
lst = nd_array.tolist()

print(lst)

输出：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

2.使用flatten()方法结合tolist()方法

除了之前提到的tolist()方法，我们还可以通过将ndarray转换为一维数组，再使用tolist()方法将其转换为Python列表。以下是一个示例：

import numpy as np

nd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flat_array = nd_array.flatten()
lst = flat_array.tolist()

print(lst)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

3.使用list()方法

除了numpy库中的tolist()方法，Python也自带了一个将可迭代对象转换为列表的list()方法。我们可以将ndarray对象直接传递给list()方法，进行转换。以下是一个示例：

import numpy as np

nd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
lst = list(nd_array)

print(lst)

输出：

[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]

需要注意的是，使用list()方法将创建一个包含多个一维ndarray对象的列表。

4.使用for循环

最后，我们可以使用Python的for循环将ndarray对象转换为Python列表。以下是一个示例：

import numpy as np

nd_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
lst = []

for row in nd_array:
    for value in row:
        lst.append(value)

print(lst)

输出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]