Wie funktionieren verschachtelte Listenverständnisse: Struktur und Funktionalität entschlüsseln?

Nested-List-Comprehension verstehen

Nested-List-Comprehensions bieten ein leistungsstarkes Werkzeug zur präzisen und effizienten Generierung komplexer Datenstrukturen. Um ihr Verhalten zu verstehen, brechen wir ihre Struktur auf.

Allgemeine Syntax:

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

Übersetzung in erweiterte Schleifenform:

result = []
for y in ySet:
    innerResult = []
    for x in xSet:
        innerResult.append(exp1)
    exp2Result = exp2(innerResult)
    result.append(exp2Result)

Vereinfachte Fälle:

• [exp1 für x in xSet für y in ySet]:

  result = []
  for x in xSet:
      for y in ySet:
          result.append(exp1)

• [[exp1 für x in xSet] für y in ySet]:

  result = []
  for y in ySet:
      innerResult = []
      for x in xSet:
          innerResult.append(exp1)
      result.append(innerResult)

Beispiel:

Das folgende verschachtelte Listenverständnis:

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

Generiert eine Liste von Tupeln, wobei jedes Tupel die Mindest- und Höchstwerte für eine bestimmte Spalte in allen Zeilen in der Zeilenliste enthält . Die entsprechende erweiterte Schleifenform wäre:

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)

Wichtige Punkte:

• Die innerste Schleife entspricht dem innersten Ausdruck (exp1).
• Die äußeren Schleifen generieren die Eingabe für die inneren Schleifen.
• Das Ergebnis ist eine Liste der Ergebnisse des inneren Ausdrucks.
• Die Verschachtelungsreihenfolge der Schleifen bestimmt die Struktur der resultierenden Liste.

Wenn Sie diesen systematischen Ansatz verstehen, können Sie das Konzept auf eine Vielzahl von Variationen des Listenverständnisses anwenden.

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