Question

是否有任何内置函数允许对Python 3中的元组进行元素操作？如果没有，执行这些操作的“pythonic”方式是什么？

示例：我想采用a和b之间的百分比差异，并将它们与某个阈值th进行比较。

>>> a = (1, 2, 4)
>>> b = (1.1, 2.1, 4.1)
>>> # compute pd = 100*abs(a-b)/a = (10.0, 5.0, 2.5)
>>> th = 3
>>> # test threshold: pd < th => (False, False, True)

Answer 1

没有内置方式，但有一种非常简单的方法：

[f(aItem, bItem) for aItem, bItem in zip(a, b)]

。。。其中f是要以元素方式应用的函数。对于你的情况：

[100*abs(aItem - bItem)/aItem < 3 for aItem, bItem in zip(a, b)]

如果你发现自己做了很多，特别是对于长元组，你可能需要查看Numpy，它提供了一个功能齐全的向量运算系统，其中有许多常见的向量函数（基本操作，trig函数等）应用元素。

Answer 2

地图功能

>>> a = (1, 2, 4)
>>> b = (1.1, 2.1, 4.1)
>>> map(lambda a,b: 100*abs(a-b)/a < 3, a, b)
[False, False, True]

修改

当然不是地图，你可以使用列表推导，比如BrenBarn做http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html#nested-list-comprehensions
已删除
EDIT 2 拉链，感谢DSM指出不需要拉链

Answer 3

为什么不使用NumPy？

import numpy as np
a = np.array([1,2,4])
b = np.array([1.1, 2.1, 4.1])

pd = 100*abs(a-b)/a # result: array([ 10. ,   5. ,   2.5])
th = 3
pd < th # result: array([False, False,  True], dtype=bool)

Answer 4

我不知道这样的操作，也许Python的一些函数编程功能可以工作（map？reduce？），虽然把list comprehension放在一起（如果不需要列表，则生成器）相对简单：

[100*abs(j-b[i])/j < 3 for i,j in enumerate(a)]
[False, False, True]

感谢@delnan为原始的，更明确/更详细的版本指出了一个非常好的简化：

[True if 100*abs(j-b[i])/j < 3 else False for i,j in enumerate(a)]

Answer 5

我会说Pythonic方式是列表理解：

a = (1, 2, 4)和b = (1.1, 2.1, 4.1)

然后，在一行中：

TEST = [100*abs(a[i]-b[i])/a[i] > th for i in range(len(A))]

Answer 6

def pctError(observed, expected):
    return (observed-expected)/expected * 100.0

a = (1, 2, 4)
b = (1.1, 2.1, 4.1)
th = 3

pctErrors = map(lambda t:pctError(*t), zip(a,b))
# returns [-9.091, -4.76, -2.44]

map(lambda x: x < th, pctErrors)
[x < th for x in pctErrors]
# both return [True, True, True]

# or if you always need absolute % errors
map(lambda x: abs(x) < th, pctErrors)
[abs(x) < th for x in pctErrors]
# both return [False, False, True]

Python中元组的元素运算

6 个答案: