一、基本概念
ndarray是NumPy中最关键的数据类型之一，它被用来存储同类型的多维数组。在NumPy中，一个维度(dimensions)又称为轴(axes)，轴的数量称为秩(rank)。一个ndarray对象由元素(element)，数据类型(dtype)以及每个轴的大小(shape)组成，它是一个由同类型数据组成的多维数组。而list则是Python语言中最常用的数据类型之一，它可以存储不同类型的元素，但是在Python中没有维度和形状的概念。因此，在实际的编程中，我们需要不断地在ndarray和list之间进行转换。
二、ndarray转列表
在NumPy中，使用tolist()方法可以将ndarray对象转换为Python内置的列表类型list。该方法可以接受一个参数，即keepdims参数，当keepdims为True时，ndarray的shape会保留。下面是具体的代码示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
l = arr.tolist()
print(l)
上述代码中，我们使用NumPy创建了一个一维的ndarray对象arr，然后使用tolist()方法将其转换为列表类型list，并最终输出转换后的结果[1, 2, 3]。值得注意的是，这里的ndarray是一维的，如果是多维的，则需要进行多次转换，比如：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
l = arr.tolist()
print(l)
上述代码中，我们使用NumPy创建了一个二维的ndarray对象arr，然后使用tolist()方法将其转换为列表类型list，并最终输出转换后的结果[[1, 2], [3, 4]]。需要注意的是，这里的ndarray是二维的，因此tolist()方法只能将其转换为一个嵌套列表。
三、列表转ndarray
在NumPy中，使用array()方法可以将列表类型list转换为ndarray对象。下面是具体的代码示例：
import numpy as np
l = [1, 2, 3]
arr = np.array(l)
print(arr)
上述代码中，我们使用Python内置的列表类型创建一个列表l，然后使用NumPy的array()方法将其转换为ndarray对象arr，并最终输出转换后的结果[1 2 3]。值得注意的是，当列表中的元素类型不一致时，array()方法会尝试将其转换为同一类型，如下所示：
import numpy as np
l = [1, 2, 3, '4']
arr = np.array(l)
print(arr)
上述代码中，我们创建了一个列表l，其中包含了不同类型的元素，包括数字和字符串。然后使用array()方法将其转换为ndarray对象arr，并最终输出转换后的结果['1' '2' '3' '4']。由于ndarray只能存储同类型的数据，因此array()方法会将列表中的元素自动转换为字符串类型。
四、总结
本文从基本概念和转换方法两个方面详细阐述了ndarray和list之间的相互转换。在实际编程中，我们需要根据具体要求自行选择合适的方法进行转换。需要注意的是，在转换的过程中需要注意维度、形状、数据类型等方面的问题，以避免出现意料之外的错误。
