使用tolist()：

>>> import numpy as np
>>> np.array([[1,2,3],[4,5,6]]).tolist()
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

注意，这会将值从numpy类型（例如np.int32或np.float32）转换为"最接近的兼容Python类型"（在列表中），如果你想保留numpy数据类型，你可以对数组调用list（），最后得到一个numpy scalars列表（感谢Mr_and_Mrs_D在注解中指出这一点）。

如果numpy数组形状是二维的，则numpy.tolist方法生成嵌套列表。
如果需要平面列表，则下面的方法有效。

import numpy as np
from itertools import chain

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
print type(a), len(a), a
npa = np.asarray(a)
print type(npa), npa.shape, "\n", npa
npa = npa.reshape((3, 3))
print type(npa), npa.shape, "\n", npa
a = list(chain.from_iterable(npa))
print type(a), len(a), a`

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

list(c.flatten())

tolist()工作正常，即使遇到嵌套数组，比如PandasDataFrame;

my_list = [0,1,2,3,4,5,4,3,2,1,0]
my_dt = pd.DataFrame(my_list)
new_list = [i[0] for i in my_dt.values.tolist()]

print(type(my_list),type(my_dt),type(new_list))

另一个选择

c.ravel()
# or
c.ravel().tolist()

也是可行的。

将数组转换为列表最简单的方法是使用numpy包：

import numpy as np
#2d array to list
2d_array = np.array([[1,2,3],[8,9,10]])
2d_list = 2d_array.tolist()

要检查数据类型，可以使用以下命令：

type(object)