Question

给出一个列表，例如x = [True]*20，我想将False分配给其他所有元素。

x[::2] = False

提出TypeError: must assign iterable to extended slice

所以我天真地认为你可以这样做：

x[::2] = itertools.repeat(False)

或

x[::2] = itertools.cycle([False])

然而，据我所知，这会导致无限循环。为什么会出现无限循环？是否有一种替代方法不涉及在分配之前知道切片中元素的数量？

编辑：我理解x[::2] = [False] * len(x)/2在这种情况下有效，或者你可以在更一般的情况下为右边的乘数提出一个表达式。我试图理解是什么导致itertools无限循环，以及为什么列表赋值的行为与numpy数组赋值不同。我认为python必须有一些基本的东西，我误解了。我原本也在考虑可能有性能原因，更喜欢使用itertools来列出理解或创建另一个n元素列表。

Answer 1

您在此代码中尝试做的不是您的想法（我怀疑）例如：
x[::2]将返回包含x的每个odd元素的切片，因为x大小为20，
切片的大小为10，但是您尝试为其分配不可迭代的大小为1。

成功使用您需要执行的代码：

x = [True]*20
x[::2] = [False]*10

将为大小为10的切片指定大小为10的可迭代。

为什么在黑暗中使用元素数量？使用

len(x[::2])

等于10，然后使用

x[::2] = [False]*len(x[::2])

您还可以执行以下操作：

x = [True if (index & 0x1 == 0) else False for index, element in enumerate(x)]

编辑：由于OP编辑

循环documentation表示它Repeats indefinitely.，这意味着它将通过已经给出的迭代器连续“循环”。

重复有一个类似的实现，但是documentation声明它 Runs indefinitely unless the times argument is specified.
这在问题代码中没有完成。因此，两者都将导致无限循环。

关于itertools更快的评论。是的，itertools通常比其他实现更快，因为它们被优化为与创建者一样快。

但是，如果您不想重新创建列表，可以使用generator expressions，如下所示：

x = (True if (index & 0x1 == 0) else False for index, element in enumerate(x))

它不会将所有元素存储在内存中，而是在需要时生成它们，但是，生成器函数可以用完。

例如：

x = [True]*20
print(x)
y = (True if (index & 0x1 == 0) else False for index, element in enumerate(x))
print ([a for a in y])
print ([a for a in y])

将打印x然后打印生成器y中的元素，然后打印一个空列表，因为生成器已用完。

Answer 2

正如Mark Tolonen在一篇简明的评论中指出的那样，你的itertools尝试无限循环的原因是因为，对于列表赋值，python正在检查右边的长度。

现在真正深入挖掘...

当你说：

x[::2] = itertools.repeat(False)

左侧（x[::2]）是一个列表，您正在为值为itertools.repeat(False) iterable的列表分配一个值，该值将永远迭代，因为它没有给出长度（根据the docs）。

如果你深入研究cPython实现中的列表赋值代码，你会发现不幸/痛苦命名的函数list_ass_slice，它是很多列表赋值的根源。在该代码中，您会看到this segment：

v_as_SF = PySequence_Fast(v, "can only assign an iterable");
if(v_as_SF == NULL)
    goto Error;
n = PySequence_Fast_GET_SIZE(v_as_SF);

这里尝试获取您分配给列表的可迭代的长度（n）。然而，在它到达那里之前它会被卡在PySequence_Fast上，它最终试图将你的iterable转换为一个列表（带有PySequence_List），在这个列表中它最终创建一个空列表并尝试简单用你的iterable扩展它。

要使用iterable扩展列表，它使用listextend()，在那里你会看到问题的根源：

/* Run iterator to exhaustion. */
for (;;) {

然后你去。

或者至少我是这么认为的...... :)这是一个有趣的问题，所以我想我会有一些乐趣并深入挖掘来源，看看是什么，最后到那里。

关于numpy数组的不同行为，它只会影响numpy.array分配的处理方式。

请注意，使用itertools.repeat在numpy中不起作用，但它不会挂起（我没有检查实现以找出原因）：

>>> import numpy, itertools
>>> x = numpy.ones(10,dtype='bool')
>>> x[::2] = itertools.repeat(False)
>>> x
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)
>>> #but the scalar assignment does work as advertised...
>>> x = numpy.ones(10,dtype='bool')
>>> x[::2] = False
>>> x
array([False,  True, False,  True, False,  True, False,  True, False,  True], dtype=bool)

Answer 3

试试这个：

l = len(x)
x[::2] = itertools.repeat(False, l/2 if l % 2 == 0 else (l/2)+1)

您的原始解决方案最终会进入无限循环，因为这是repeat应该执行的操作，来自documentation：

创建一个一遍又一遍地返回对象的迭代器。除非指定了times参数，否则无限期运行。

Answer 4

切片x[::2]的长度恰好为len(x)/2个元素，因此您可以实现所需的效果：

x[::2] = [False]*(len(x)/2)

itertools.repeat和itertools.cycle方法旨在无限地产生值。但是，您可以在repeat()上指定限制。像这样：

x[::2] = itertools.repeat(False, len(x)/2)

Answer 5

扩展切片分配的右侧需要是正确大小的可迭代（在本例中为10）。

以下是右侧的常规列表：

>>> x = [True] * 20
>>> x[::2] = [False] * 10
>>> x
[False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]

右边是 itertools.repeat 。

>>> from itertools import repeat
>>> x = [True] * 20
>>> x[::2] = repeat(False, 10)
>>> x
[False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True]

itertools和strided list assignment

5 个答案: