Question

我试图通过解构它来理解列表理解。假设我将矩阵定义为列表列表。（是的，我知道numpy这不是以一种简单有效的方式做到这一点。这是关于理解。）和标量

A = [[1, 2, 3],
     [2, 3, 6],
     [3, 4, 12]]

s = 7

正如我在别处发现的那样，我可以定义一个列表推导来执行标量乘法。

def ScalarMult(A,s):
    return [[s*i for i in row] for row in A]

As = ScalarMult(A,s)
print('As = ', As)

然后返回

As = [[7,14,14]，[14,21,42]，[21,28,84]]

嵌套列表，这就是我想要的但这是如何工作的？

如果我写

def ScalarMult(A,s):
    As = []
    for row in A:
        for i in row:
            As.append(s*i)
    return As

返回

As = [7,14,14,14,21,42,21,28,84]

一个扁平的列表，这不是我想要的。我该怎么写

对于A中的行，

[[s * i for i in row]

作为嵌套for循环并让它返回一个嵌套列表，并清楚地看到它对这个3X3矩阵做了什么？当然，我想定义一个函数，例如ScalarMult，它适用于任何大小的矩阵。

Answer 1

您可以这样写：

def ScalarMult(A,s):
    As = []
    for row in A:
        Arow = []
        for i in row:
            Arow.append(s*i)
        As.append(Arow)
    return As

更进一步说明：

def ScalarMult(A,s):
    As = []
    for row in A:
        As.append([s*i for i in row])
    return As

进一步提出两个步骤：

def ScalarMult(A,s):
    As = [[s*i for i in row] for row in A]
    return As

（即你的开始。）

希望这会让事情更加清晰。

嵌套列表推导如何在python中工作？

1 个答案: