如何使用 Python 处理多维数组？答案

【问题标题】：How to process multidimension array using Python?如何使用 Python 处理多维数组？
【发布时间】：2021-06-09 01:53:24
【问题描述】：

我想处理一个多维数组。

这是我的数组：

DefaultName = ["AB", "BC", "CD"]
DefaultCode = ["1D", "2D", "3D"]

Name = ["AB", "BC", "CD"]
Code = ["11","12", "13"]

从上面的那些数组中，每个DefaultName 值都属于DefaultCode 值。例如，

DefaulCode "1D" belongs to DefaultName "AB" and so on.

同样适用于数组Name 和Code。 Code的每个值都属于Name。

Code "11" belongs to Name "AB" and so on.

我的问题是Code 的长度与Name 的长度不同。是这样的：

Name = ["AB", "BC", "CD"]
Code = [None ,"12", "13"]

AB 的值为无。所以我需要通过映射Name 来查找Name 中的Name 的Code。

在这种情况下，我的预期是，AB 将具有来自DefaultCode 的Code，即1D，因为1D DefaultName 与代码的名称相同。

我试过这个，但我被困在映射空代码的名称以及如何查找 DefaultCode 的部分。

if (len(Name)) == (len(Code)):
    print("There is no empty code")
else:
    print("There is empty code")
    # looking for the Name that does not has code

    # after know which name that without code, then looking for the code from Default Code by mapping the Name

任何人都可以帮助我。我非常感谢您的帮助。太感谢了。格布

【问题讨论】：

标签： python arrays string multidimensional-array mapping

【解决方案1】：

如果代码为空，您可以进行字典查找。

例如：

DefaultName = ["AB", "BC", "CD"]
DefaultCode = ["1D", "2D", "3D"]

DefaultCode = dict(zip(DefaultName, DefaultCode)) # --> {'AB': '1D', 'BC': '2D', 'CD': '3D'}

Name = ["AB", "BC", "CD"]
Code = [" ","12", "13"]

res = {n: c if c.strip() else DefaultCode.get(n, "N/A") for n, c in zip(Name, Code)}
print(res)

输出：

{'AB': '1D', 'BC': '12', 'CD': '13'}

【讨论】：

非常感谢！您的输出是数组Name 和Code 的所有列表。但我的期望是，我只需要输出那个空的Name 和Code。那你能不能帮帮我。谢谢
我只需要输出这个'AB': '1D'的空代码
然后使用res = {n: DefaultCode.get(n, "N/A") for n, c in zip(Name, Code) if not c.strip()}
对不起。我编辑我的问题。我喜欢这个Name = ["AB", "BC", "CD"] Code = [None ,"12", "13"] 的情况，但它不起作用:(请有任何建议
使用if c is None

【解决方案2】：

上面的答案非常正确，但还有另一种更简单的方法。您可以将两个列表压缩成一个元组列表例如：

Name = ["AB", "BC", "CD"]
Code = ["11","12", "13"]

NewList = zip(Name, Code)

#iterate through list to demonstrate outputs
for i in NewList:
   print(i)

这段代码的输出是：

('AB', '11')
('BC', '12')
('CD', '13')

列表中的每个元素都是一个元组。与列表的唯一区别是您无法更改其中的值，因此它们是不可变的。

【讨论】：