Question

假设我有一个列表如下：

myList = [[1.,1.,6.],[2.,4.,4.],[3.,3.,3.]]

现在我想对myList中的每个列表应用某个函数，为了简单起见，它看起来像这样（它只是将列表的每个元素除以此列表的总和）。

def changeVal(l):
    return map(lambda x: x/sum(l),l)

将其应用于myList会给我：

modList = map(lambda x: changeVal(x), myList)
[[0.125, 0.125, 0.75],
[0.2, 0.4, 0.4],
[0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]]

但我真正想要的是将modList的所有元素添加到myList。我可以在for循环中执行此操作：

for sl in modList:
    myList.append(sl)

给了我想要的输出：

[[1.0, 1.0, 6.0],
 [2.0, 4.0, 4.0],
 [3.0, 3.0, 3.0],
 [0.125, 0.125, 0.75],
 [0.2, 0.4, 0.4],
 [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]]

但是，我想在不使用for循环的情况下执行此操作，因为append很慢。我试过了：

myList.append(*modList)
myList.extend(*modList)

这两个都给了我一个TypeError：

TypeError: extend() takes exactly one argument (3 given)

以下是代码和所需的输出：

myList = [[1.,1.,6.],[2.,4.,4.],[3.,3.,3.]]
def changeVal(l):
    return map(lambda x: x/sum(l),l)
modList = map(lambda x: changeVal(x), myList)

如何将modList的元素添加到myList以获得以下输出？

[[1.0, 1.0, 6.0],
 [2.0, 4.0, 4.0],
 [3.0, 3.0, 3.0],
 [0.125, 0.125, 0.75],
 [0.2, 0.4, 0.4],
 [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]]

Answer 1

这里使用的正确函数是extend()，但是extend接受你想要扩展的列表，而不是该列表的元素。尝试像 -

这样的东西

myList.extend(modList)

示例 -

>>> l = [[1,2],[3,4]]
>>> l1 = [[5,6],[7,8]]
>>> l.extend(l1)
>>>
>>> l
[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

虽然如果在其他任何地方都没有使用modList，你可以完全避免创建中间列表，通过做 -

myList.extend(map(lambda x: changeVal(x), myList))

两种方法的时间结果 -

In [42]: def func1():
   ....:     l = [[1,2],[3,4]]
   ....:     l1 = [[5,6],[7,8]]
   ....:     for i in l1:
   ....:         l.append(i)
   ....:     return l
   ....:

In [43]: def func2():
   ....:     l = [[1,2],[3,4]]
   ....:     l1 = [[5,6],[7,8]]
   ....:     l.extend(l1)
   ....:     return l
   ....:

In [44]:

In [44]: %timeit func1()
The slowest run took 8.35 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1000000 loops, best of 3: 1 µs per loop

In [45]: %timeit func2()
The slowest run took 9.11 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1000000 loops, best of 3: 794 ns per loop

In [47]: %timeit func1()
The slowest run took 7.74 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1000000 loops, best of 3: 983 ns per loop

In [46]: %timeit func2()
1000000 loops, best of 3: 799 ns per loop

所以使用.extend()比for循环和.append()快一点。

如何有效地修改列表列表的所有元素并将它们添加到现有列表列表中

1 个答案: