2个列表/数组中每次迭代的函数答案

【问题标题】：Function per iteration in 2 list/arrays2个列表/数组中每次迭代的函数
【发布时间】：2019-03-21 02:48:10
【问题描述】：

我正在尝试在 python 中迭代 2 个列表，并为每次迭代处理一个函数。假设 A = [40,30,25] 和 B = [45,35,25]。（但是，在我的实际应用中，A 和 B 是句子的数组）

我希望我的结果函数做这样的事情：

For A[1] & B[1]:
    print("Sum: ", A[1] + B[1])
For A[1] & B[2]: 
    print("Sum: ", A[1] + B[2])
For A[1] & B[3]:
    print("Sum: ", A[1] + B[3])

For A[2] & B[1]:
    print("Sum: ", A[2] + B[1])
For A[2] & B[2]:
    print("Sum: ", A[2] + B[2])
For A[2] & B[3]:
    print("Sum: ", A[2] + B[3])

For A[3] & B[1]:
    print("Sum: ", A[3] + B[1])
For A[3] & B[2]:
    print("Sum: ", A[3] + B[2])
For A[3] & B[3]:
    print("Sum: ", A[3] + B[2])

我确实知道这本质上是一个嵌套的 for 循环，但我现在似乎无法完全按照我想要的方式运行它。通过我自己的研究，似乎我需要使用 itertools zip 功能才能正确处理。

我目前的代码如下：

for x,y in itertools.zip_longest(lst1, lst2, fillvalue=None):
        print("X: ",x, "\tY: ",y, "\nZ: ", nlp(x).similarity(nlp(y)))

感谢任何帮助！谢谢。

【问题讨论】：

您是否在寻找[f(x, y) for x in A for y in B]（其中f 代表您想要对x 和y 执行的任何操作）？
是的，我想是的。那么我真正需要做的是比较 A 中的每个元素与 B 中的每个元素之间的相似性。如果达到相似性，我将它保存到另一个数组中。不是 100% 熟悉数学表达式，但这就是我在用文字寻找的内容！
“如果实现了相似性” - 这对于 nlp(x).similarity(nlp(y) 的输出意味着什么？
我实际上不确定我是否在自己的代码中正确完成了 x/y。虽然经过几次试验，“nlp(x).similarity(nlp(y)”返回一个介于 0 和 1 之间的浮点数（1 相同，0 完全不同）。X 和 Y 是字符串（句子，而不是单词）跨度>
在那种情况下，像import math; result = [z for z in (nlp(x).similarity(nlp(y) for x in A for y in B) if math.isclose(z, 1.)]这样的东西怎么样。

标签： python loops for-loop nested iteration

【解决方案1】：

您不需要使用 itertools。 @coldpseed 的评论是一个很好的简洁答案。写得更扩展看起来像：

for x in A:
    for y in B:
        print("X: ",x, "\tY: ",y, "\nZ: ", nlp(x).similarity(nlp(y)))

或者交替使用索引

for i in range (0, len(A)):
    for j in range (0, len(B)):
        x = A[i]
        y = B[j]
        print("X: ",x, "\tY: ",y, "\nZ: ", nlp(x).similarity(nlp(y)))

【讨论】：

这很好，但需要一些工作。 OP 很可能希望保留结果。我建议，如果使用嵌套循环，初始化一个空列表并附加到它。如果您知道它在做什么，您也可以随意将我的评论添加到您的答案中。
第三次挑剔：如果有一个好的方法可以做某事，你几乎不想推荐一个更糟糕的解决方案作为替代方案。在这种情况下，我建议放弃迭代索引的建议，这里几乎肯定不需要它，而且这两个选项中较差的一个。
感谢 cmets。我将保持原样，因为在第 1 点上，它似乎已经使用他的示例函数解决了 OP 的问题，而在第 2 点上，我认为使用索引在客观上并不更糟。谢谢！