使用numpy

Question

从两个列表中列出列表列表的最快和最优雅的方法是什么？

我有

In [1]: a=[1,2,3,4,5,6]

In [2]: b=[7,8,9,10,11,12]

In [3]: zip(a,b)
Out[3]: [(1, 7), (2, 8), (3, 9), (4, 10), (5, 11), (6, 12)]

我想要

In [3]: some_method(a,b)
Out[3]: [[1, 7], [2, 8], [3, 9], [4, 10], [5, 11], [6, 12]]

我在考虑使用map而不是zip，但我不知道是否有一些标准的库方法作为第一个参数。

我可以为此确定自己的功能，并使用地图，我的问题是，如果已经实现了一些东西。否也是一个答案。

Answer 1

如果您要压缩超过2个列表（或者甚至只有2个，那么），可读的方式是：

[list(a) for a in zip([1,2,3], [4,5,6], [7,8,9])]

这使用列表推导并将列表中的每个元素（元组）转换为列表。

Answer 2

你自己几乎得到了答案。请勿使用map代替zip。使用map AND zip。

您可以使用map和zip来实现优雅，实用的方法：

list(map(list, zip(a, b)))

zip返回元组列表。 map(list, [...])在列表中的每个元组上调用list。 list(map([...])将地图对象转换为可读列表。

Answer 3

我喜欢zip功能的优雅，但在操作员模块中使用itemgetter（）功能似乎要快得多。我写了一个简单的脚本来测试这个：

import time
from operator import itemgetter

list1 = list()
list2 = list()
origlist = list()
for i in range (1,5000000):
        t = (i, 2*i)
        origlist.append(t)

print "Using zip"
starttime = time.time()
list1, list2 = map(list, zip(*origlist))
elapsed = time.time()-starttime
print elapsed

print "Using itemgetter"
starttime = time.time()
list1 = map(itemgetter(0),origlist)
list2 = map(itemgetter(1),origlist)
elapsed = time.time()-starttime
print elapsed

我希望zip更快，但是itemgetter方法远远胜过：

Using zip
6.1550450325
Using itemgetter
0.768098831177

Answer 4

我一般不喜欢使用lambda，但是......

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [6, 7, 8, 9, 10]
>>> c = lambda a, b: [list(c) for c in zip(a, b)]
>>> c(a, b)
[[1, 6], [2, 7], [3, 8], [4, 9], [5, 10]]

如果您需要额外的速度，地图会稍快一点：

>>> d = lambda a, b: map(list, zip(a, b))
>>> d(a, b)
[[1, 6], [2, 7], [3, 8], [4, 9], [5, 10]]

但是，地图被认为是单声道的，只能用于性能调整。

Answer 5

这个怎么样？

>>> def list_(*args): return list(args)

>>> map(list_, range(5), range(9,4,-1))
[[0, 9], [1, 8], [2, 7], [3, 6], [4, 5]]

甚至更好：

>>> def zip_(*args): return map(list_, *args)
>>> zip_(range(5), range(9,4,-1))
[[0, 9], [1, 8], [2, 7], [3, 6], [4, 5]]

Answer 6

使用numpy

关于优雅的定义可能会令人质疑，但是如果您使用numpy，则创建数组并将其转换为列表（如果需要...）可能非常实用，即使与使用相比效率不高。 map函数或列表理解。

import numpy as np 
a = b = range(10)
zipped = zip(a,b)
result = np.array(zipped).tolist()
Out: [[0, 0],
 [1, 1],
 [2, 2],
 [3, 3],
 [4, 4],
 [5, 5],
 [6, 6],
 [7, 7],
 [8, 8],
 [9, 9]]

否则，您可以直接使用np.dstack来跳过zip函数：

np.dstack((a,b))[0].tolist()

Answer 7

列表理解是我猜的非常简单的解决方案。

a=[1,2,3,4,5,6]

b=[7,8,9,10,11,12]

x = [[i, j] for i, j in zip(a,b)]

print(x)

output : [[1, 7], [2, 8], [3, 9], [4, 10], [5, 11], [6, 12]]

使用列表输出而不是元组进行压缩

7 个答案:

使用numpy