如何在python中访问列表列表中的列答案

【问题标题】：How to access a column in a list of lists in python如何在python中访问列表列表中的列
【发布时间】：2017-11-05 17:00:34
【问题描述】：

我在 python 中有一个由列表列表建模的二维数组，我想提取该列。我进行了快速研究，发现了一种使用 numpy 数组的方法。问题是 我不想使用 numpy 所以我不想将列表列表转换为 numpy 数组，然后使用 [:,1] 语法。我尝试在正常的列表列表中使用它，但它显示错误，所以这是不可能的。我要求对列表列表进行类似的操作，而不必遍历每个元素（在 numpy 数组中，使用 [:,1] 语法访问列比遍历数组元素更快）。

我找到了这个link，但它再次建议在没有快捷方式的情况下迭代元素。

提前致谢。

【问题讨论】：

除非您使用 Numpy，否则您必须使用循环并遍历所有子列表。没有其他办法。事实上，Numpy 也遍历“子列表”，但以更有效的方式。
@DYZ 所以我有义务在函数中“硬编码”它，对吧？使用 numpy 让我很难使用另一个功能，这就是我想避免它的原因。
为什么称它为“硬编码”？写个函数就好了。
@DYZ 这并不是真正的硬编码（我把它放在引号之间：p），我只是认为可能存在比编写函数更快的方法。无论如何，如果这是唯一的方法，我想我别无选择。
“使用 numpy 让我很难使用另一个函数，这就是我想避免它的原因。”似乎不是一个正当的理由。究竟是什么让你在 numpy 中遇到困难？我相信你可以解决这个问题......

标签： python arrays numpy multiple-columns

【解决方案1】：

在处理列表列表时，列表推导是您的朋友：

In [111]: alist
Out[111]: 
[[0, 1, 2, 3, 4, 5],
 [6, 7, 8, 9, 10, 11],
 [12, 13, 14, 15, 16, 17],
 [18, 19, 20, 21, 22, 23]]
In [112]: [row[1] for row in alist]
Out[112]: [1, 7, 13, 19]

还有一个方便的“习惯用法”用于转置嵌套列表，将“列”转换为“行”：

In [113]: tlist = list(zip(*alist))
In [114]: tlist
Out[114]: 
[(0, 6, 12, 18),
 (1, 7, 13, 19),
 (2, 8, 14, 20),
 (3, 9, 15, 21),
 (4, 10, 16, 22),
 (5, 11, 17, 23)]
In [115]: tlist[1]
Out[115]: (1, 7, 13, 19)

【讨论】：

用另一个数组中的一行来改变整行的值怎么样？
第一个语法不是指向列吗？ [row[1] for row in alist] -------> [col[1] for col in alist] 名称显然不会影响结果，但它反映了输出的内容。
[... for sublist in alist] 会更好。