理解嵌套列表理解答案

【问题标题】：Understanding nested list comprehension理解嵌套列表理解
【发布时间】：2011-12-24 09:19:38
【问题描述】：

我想了解嵌套列表理解。下面，我列出了一个列表理解表达式及其 for 循环等效项。
我想知道我对这些的理解是否正确。

例如，

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

等价于

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，我猜

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

form 可以翻译成下面这样。（我希望我是正确的）

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上问过类似的问题
那里给出的答案在了解其内部作用后重建了表单。
我想知道它是如何系统地工作的，以便我可以将这个概念应用于其他略有不同的示例。

【问题讨论】：

旁注：在您的示例中，您可以使用 cols = zip(*rows) 将行放入列中，之后您可以简单地为每一列使用 min(col) 和 max(col)：@987654334 @。或者在一条短线上：[(min(c), max(c)) for col in zip(*rows)].
如果您要编写 exp1(x,y) 而不仅仅是 exp1 ，会不会是真的，并提高清晰度？我认为这是隐含的，但想确定一下？
@GreenAsJade 好吧，可以，exp1 应该是表达式 1

标签： python nested list-comprehension

【解决方案1】：

确实，你是对的。这在Expressions section in the Python Language Reference中有详细描述。

特别注意多个fors 在单个列表推导中的嵌套顺序，始终是从左到右：

>>> 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]

【讨论】：

我查看了链接。确实，对于 [[exp for item in row] for row in matrix] 格式有解释 [[exp for item in row] for row in matrix] 格式。我是否遗漏了那里列出的语法中的某些内容？
你没有遗漏任何东西，但那是因为你的例子没有使用任何更特殊的语法，它只是两个简单的列表推导！第一个[exp for item in row] 将创建一个给定行的列表。 “外部”列表推导将创建一个列表，其中每个项目都是由“内部”列表组合创建的列表，矩阵中的每一行对应一个。
哦。正如您在回答中指出的那样，顺序很重要。而且，我想知道是否有关于库参考的部分讨论 [[list comprehension] list comprehension] 格式的排序。
我知道的文档中没有这样的部分。原因是在列表推导中，为每个项目计算的表达式可以是任何有效的 Python 表达式。在这种情况下，“内部”列表推导式就像任何其他 Python 表达式一样。
哇哇……我是唯一对这种排序感到惊讶的人吗：现在解释为什么宏观级别（在这种情况下是矩阵……）出现在嵌套/微观级别（行级别……）之前可能是为了..

【解决方案2】：

简短的回答是：是的，你的理解是正确的。

只有一个问题：在 Python 代码中通常使用嵌套列表推导式的方式是对多维数组进行操作。

一个典型的例子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]]

正如您所见，“嵌套”是通过对矩阵的每个维度进行操作来实现的。

在您提供的示例中，ySet [不幸的名字顺便说一句，因为 sets 是 python 提供的类型之一] 似乎只是一个通用计数器，这有点更难了解幕后发生的事情。

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)]

或为了最大程度的简洁和优雅：

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

HTH！

【讨论】：