如何将函数应用于嵌套列表的每个元素？ [复制]答案

【问题标题】：How can I apply a function to each element of a nested list? [duplicate]如何将函数应用于嵌套列表的每个元素？ [复制]
【发布时间】：2016-08-22 12:05:19
【问题描述】：

从列表中，M：

M = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]

我想创建一个新列表 L，所有项目都加倍。

到目前为止，我尝试了迭代、推导和 lambda 表达式的各种组合，但都无济于事。

什么是最简单/最快的方法？

【问题讨论】：

[[x * 2 for x in r] for r in M]?
Flatten the list of lists，然后对平面列表的每个元素执行您的操作。
@KevinJ.Chase：到目前为止的答案都假设新列表 L 将具有与 M 相同的结构（未展平）。
@StevenRumbalski：好点...我想我们都只是假设输出应该是什么样子。 Janus --- 请edit您的问题包括您希望示例输入产生的输出列表。
另见How to map a function to a triple nested list and keep the triple nested list intact?

标签： python python-3.x

【解决方案1】：

嵌套列表推导式可以：

double_M = [[2 * x for x in inner] for inner in M ]
>> [[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]]

【讨论】：

你有一个杂散的括号。
@StevenRumbalski 谢谢，解决了。

【解决方案2】：

如果您使用numpy，您可以将整个矩阵加倍：

In [1]: import numpy as np

In [2]: M = [[1, 2, 3],
   ...:      [4, 5, 6],
   ...:      [7, 8, 9]]

In [3]: np.array(M) * 2
Out[3]: 
array([[ 2,  4,  6],
       [ 8, 10, 12],
       [14, 16, 18]])

【讨论】：

【解决方案3】：

以下是固定 3x3 矩阵的小基准：

import numpy as np
import timeit

M = [[1, 2, 3],
     [4, 5, 6],
     [7, 8, 9]]


def f1(M):
    return [[x * 2 for x in r] for r in M]


def f2(M):
    return np.array(M) * 2

K=1000000
print(timeit.timeit('f1(M)', setup='from __main__ import f1, M', number=K))
print(timeit.timeit('f2(M)', setup='from __main__ import f2, M', number=K))

# 1.886869086403203
# 3.470187123186767
# [Finished in 5.6s]

我会说 f1 在速度方面是一个不错的选择

【讨论】：

可能的原因是在 f2 中转换为 np.array 而 f1 返回默认的 python 列表。如果在 f1 中添加转换 (np.array(***))，结果会比在 f2 中更慢