Question

我正在尝试一次实现：

W_jk = 0 if |j-k| > X

我尝试了这个，但是似乎容易出错。

W[i,j] = [0 if abs(i-j) > X for i in range(0,len(W)) for j in range(0,len(W[0]))]

还有其他选择吗？谢谢。

[编辑1]：W = np.random.randn(m,d)持续m，d

[编辑2]：

对于一个子问题，当j1-k1 = j2-k2且| j1-k1 | <= X时，W_j1k1 = W_j2k2。列表理解可以做到吗？

Answer 1

编辑：如果您原始的W数据结构是NumPy数组，则可以进行一些奇特的索引编制，以避免完全循环。

import numpy as np
i = np.arange(W.shape[0])
j = np.arange(W.shape[1])
ii, jj = np.meshgrid(j, i)  # note the flipped indices!
absval = np.abs(ii - jj)
mask = absval > X
W[mask] = 0

这比嵌套循环快得多，效率更高。

原始帖子

几项预备赛：

首先，我注意到abs(i - j) <= X没有条件，所以我加入了else 1条件。

第二，我无法确定W是否已经存在（即已预先分配），或者您是否正在理解中创建它。我把它当作不存在。

第三，如果上一个问题的答案是len尚不存在，那么在理解本身中使用W是有问题的。

n_rows = 10 # change to suit your needs
n_cols = 5  # change to suit your needs
W = [ [0 if abs(i - j) > X else 1 for i in range(n_cols) ] for j in range(n_rows) ]

Answer 2

您显然想将0分配给列表W的现有列表中的选择性项目。在这种情况下，使用嵌套的for循环有选择地更新项目会更有效：

for i in range(len(W)):
    for j in range(len(W[i])):
        if abs(i - j) > X:
            W[i][j] = 0

但是，如果您不关心效率而只想使其成为一行代码，则可以使用以下列表推导，以便在不满足条件|j-k| > X时重用当前值：

W = [[0 if abs(i - j) > X else W[i][j] for j in range(len(W[i]))] for i in range(len(W))]

请注意，您问题中的W[i,j]不是访问列表列表中项目的正确语法。您应该改用W[i][j]。

编辑：对于您的子问题，您可以使用以下列表理解，尽管并不能通过任何方式对其进行优化：

W = [[next((W[j2][k2] for j2 in range(len(W)) for k2 in range(len(W[j2])) if j1 - k1 == j2 - k2 and abs(j1 - k1) <= X), W[j1][k1]) for k1 in range(len(W[j1]))] for j1 in range(len(W))]

使用列表推导代替两个for循环

2 个答案: