通过将列表中的每个值与另一个列表的值相乘来创建新列表[重复]答案

【问题标题】：Creating a new list by multiplying each value in a list with the values of another list [duplicate]通过将列表中的每个值与另一个列表的值相乘来创建新列表[重复]
【发布时间】：2020-02-17 08:34:12
【问题描述】：

我有两个列表：

A = [1,2,3]
B = [4,5,6]

如何获得一个新列表 C，它应该包含两个列表中每个值的乘积。

我的最终输出应该是

C = [4,5,6,8,10,12,12,15,18]

【问题讨论】：

还有：Multiply all combinations of two lists
为 NumPy 复制：Multiplying every element of one array by every element of another array

标签： python python-3.x list math combinations

【解决方案1】：

@CDJBs 的回答是正确的，它也可以在没有 itertools 的情况下完成。

[i*j for j in A for i in B]

这也有效，但我认为 itertools 更快

【讨论】：

【解决方案2】：

虽然您可以使用 itertools.product 并按照其他答案的建议使用列表，但我建议您在此处使用 NumPy。您可以使用np.multiply.outer 并使用ravel 展平结果：

A = np.array([1,2,3])
B = np.array([4,5,6])

np.multiply.outer(A,B).ravel()
# array([ 4,  5,  6,  8, 10, 12, 12, 15, 18])

【讨论】：

【解决方案3】：

为此，您可以使用itertools.product 来迭代A 和B 的所有成对组合。

>>> import itertools
>>> C = [a*b for a,b in itertools.product(A,B)]
>>> C
[4, 5, 6, 8, 10, 12, 12, 15, 18]

【讨论】：

【解决方案4】：

出于好奇，我对@yatu、@cdjb 和@shadesfear 的解决方案进行了计时。 Numpy 是最快的，Itertools 是最慢的。差别如此之大，让我怀疑我对 Numpy 在这里的工作原理的理解：

>>> import timeit
>>> 
>>> setup_nested_for = 'A = [i for i in range(256)]; B = [i for i in range(256)]'  
>>> setup_itertools = 'import itertools; ' + setup_nested_for                    
>>> setup_numpy = 'import numpy; A = numpy.array([i for i in range(256)]); B = numpy.array([i for i in range(256)])'
>>> 
>>> timeit.timeit(stmt='[a * b for a in A for b in B]', setup=setup_nested_for, number=10000)            
37.95282502599912
>>> timeit.timeit(stmt='[a * b for a, b in itertools.product(A, B)]', setup=setup_itertools, number=10000)
47.30394076399898
>>> timeit.timeit(stmt='numpy.multiply.outer(A, B).ravel()', setup=setup_numpy, number=10000)
1.2109698210006172

【讨论】：

据我了解，numpy 有一个 C 后端，在迭代列表时应始终使用。

【解决方案5】：

A = [1,2,3]
B = [4,5,6] 
C= []
for i in A:
  for j in B:
    C.append(int(i)*int(j))

【讨论】：