在Python

Question

我来自MATLAB背景，根据其他堆栈中的答案，到目前为止这个简单的操作似乎在Python中实现起来非常复杂。通常，大多数答案都使用for循环。

到目前为止我见过的最好的是

import numpy
start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
b = list(numpy.array(start_list)**2)

有更简单的方法吗？

Answer 1

最具可读性的可能是列表理解：

start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
b = [x**2 for x in start_list]

如果您是功能类型，则需要map：

b = map(lambda x: x**2, start_list)  # wrap with list() in Python3

Answer 2

只需使用列表理解：

start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
squares = [x*x for x in start_list]

注意：作为次要优化，执行x*x的速度要快于x**2（或pow(x, 2))。

Answer 3

您可以使用列表理解：

[i**2 for i in start_list]

如果您使用的是numpy，则可以使用tolist方法：

In [180]: (np.array(start_list)**2).tolist()
Out[180]: [25, 9, 1, 4, 16]

或np.power：

In [181]: np.power(start_list, 2)
Out[181]: array([25,  9,  1,  4, 16], dtype=int32)

Answer 4

_{注意：由于我们已经有vanilla Python, list comprehensions and map的重复项，并且我没有找到重复的方法来对 1D numpy数组进行定位，我以为我会保留我的使用numpy}

的原始答案

numpy.square()

如果您是从MATLAB转到Python，那么尝试使用numpy肯定是正确的。使用numpy，您可以使用numpy.square()返回输入的元素方块：

>>> import numpy as np
>>> start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
>>> np.square(start_list)
array([25,  9,  1,  4, 16])

numpy.power()

还有一个更通用的numpy.power()

>>> np.power(start_list, 2)
array([25,  9,  1,  4, 16])