Question

我有一个数组，其中a[0]和a[1]中包含2d数组，而a[2]中包含1d数组。我想将map()的结果与reduce()的下一行进行汇总，但是由于数组a的形式，我很难尝试numpy。

例如：

a = [((1,6), (4,7), (4,5)), ((3,7), (8,2), (2,4)), (2,4,5)]

b = [((3,7), (8,2), (2,4)), ((6,5), (1,7), (4,8)), (7,2,1)] 

result = [((4,13), (12,9), (6,9)), ((9,12), (9,9), (6,12)), (9,6,6)]

如何在python中做到这一点？

Answer 1

我必须想出这个丑陋的列表理解方法，但这至少可以起作用：

let appDel = UIApplication.shared.delegate as! AppDelegate
        appDel.drawer.setDrawerState(.opened, animated: true)

您可能需要对result = [tuple([tuple(row) if not isinstance(row, np.int64) else row for row in np.array(aa)+np.array(bb)]) for aa, bb in zip(a, b)] a Out[29]: [((1, 6), (4, 7), (4, 5)), ((3, 7), (8, 2), (2, 4)), (2, 4, 5)] b Out[30]: [((3, 7), (8, 2), (2, 4)), ((6, 5), (1, 7), (4, 8)), (7, 2, 1)] result Out[31]: [((4, 13), (12, 9), (6, 9)), ((9, 12), (9, 9), (6, 12)), (9, 6, 6)]事物进行调整，以将其更改为默认的numpy int类型。

在我看来，使用map和lambda函数可以使它稍微好一些。

np.int64

Answer 2

此解决方案实现了zip和map的一些简单的递归嵌套版本：

def nested_map(fnc, it):
    try: 
        return type(it)(nested_map(fnc, sub) for sub in it)
    except TypeError:
        return fnc(it)

def nested_zip(*iterables):
    r = []
    for x in zip(*iterables):
        try:
            r.append(type(x[0])(nested_zip(*x)))
        except TypeError:
            r.append(x)
    return r

nested_map(sum, nested_zip(a, b))
# [((4, 13), (12, 9), (6, 9)), ((9, 12), (9, 9), (6, 12)), (9, 6, 6)]

此实现具有处理任意嵌套级别的额外灵活性：

nested_map(sum, nested_zip([(1, 2), 3, [4]], [(1, 2), 3, [4]]))
# [(2, 4), 6, [8]]

通过reduce逐个元素地添加两个3d列表

2 个答案: