Question

我想了解嵌套列表理解。下面，我列出了一个列表推导表达式和它们的for循环等价词我想知道我的理解是否正确。

例如，

[(min([row[i] for row in rows]),max([row[i] for row in rows])) 
for i in range(len(rows[0]))]

相当于

result=[]
for i in range(len(rows[0])):
  innerResult=[]
  for row in rows:
    innerResult.append(row[i])
  innerResult2=[]
  for row in rows:
    innerResult2.append(row[i])
  tuple=(min(innerResult), max(innerResult2))
  result.append(tuple)

如果我可以概括，我想

[exp2([exp1 for x in xSet]) for y in ySet]

表格可以翻译成以下内容。（我希望我对此是正确的）

result=[]
for y in ySet:
  innerResult =[]
  for x in xSet:
    innerResult.append(exp1)
  exp2Result = exp2(innerResult)
  result.append(exp2Result)

对于更简单的情况，

[exp1 for x in xSet for y in ySet]

等于

result=[] 
for x in xSet:
  for y in ySet: 
    result.append(exp1)

而，

[[exp1 for x in xSet] for y in ySet]

等于

result=[]
for y in ySet:
  innerResult=[]
  for x in xSet:
    innerResult.append(exp1)
  result.append(innerResult)

我在Equivalent for loop expression for complex list comprehension上问了一个类似的问题给出的答案在理解了内部的作用后重建了形式我想知道它是如何系统地工作的，所以我可以将这个概念应用于其他略有不同的例子。

Answer 1

确实，你是对的。这在Expressions section in the Python Language Reference。

中有详细描述

特别注意在单个列表推导中嵌套几个for的顺序，它总是从左到右：

>>> matrix = [[1, 2], [3, 4]]
>>> [item for item in row for row in matrix] # oops!
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
    [item for item in row for row in matrix]
NameError: name 'row' is not defined
>>> [item for row in matrix for item in row] # nesting is in left-to-right order
[1, 2, 3, 4]

Answer 2

简短的回答是：是的，您的理解是正确的。

只有一个问题：你通常在python代码中使用嵌套列表理解的方式是在多维数组上运行。

一个典型的例子就是当你对矩阵进行操作时：

>>> matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> [[el - 1 for el in row] for row in matrix]
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

正如您所看到的，“嵌套”通过对矩阵的每个维度进行操作而起作用。

在您提供的示例中，似乎ySet [不幸名称btw，因为 sets 是python提供的类型之一]只是一个通用计数器，这让我们更难以理解幕后发生的事情。

至于你的第一个例子：

>>> rows = ([1, 2, 3], [10, 20, 30])
>>> [(min([row[i] for row in rows]),max([row[i] for row in rows])) for i in range(len(rows[0]))]
[(1, 10), (2, 20), (3, 30)]

您可能希望查看zip内置函数：

>>> zip(rows[0], rows[1])
[(1, 10), (2, 20), (3, 30)]

或最大限度地简洁和优雅：

>>> zip(*rows)
[(1, 10), (2, 20), (3, 30)]

HTH！

了解嵌套列表理解

2 个答案: