Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Wie können Listenverständnisse verschachtelte Listen effizient verarbeiten?

Wie können Listenverständnisse verschachtelte Listen effizient verarbeiten?

Mary-Kate Olsen
Freigeben: 2024-12-18 11:28:11
Original
242 Leute haben es durchsucht

How Can List Comprehensions Efficiently Process Nested Lists?

Verarbeitung verschachtelter Listen mit Listenverständnissen

Beim Umgang mit verschachtelten Listen kann es praktisch sein, Listenverständnisse für eine effiziente Bearbeitung einzusetzen. Ein solcher Anwendungsfall umfasst die Konvertierung verschachtelter Elemente in einen bestimmten Datentyp, beispielsweise Float.

Betrachten Sie die folgende verschachtelte Liste:

l = [['40', '20', '10', '30'], ['20', '20', '20', '20', '20', '30', '20'], ['30', '20', '30', '50', '10', '30', '20', '20', '20'], ['100', '100'], ['100', '100', '100', '100', '100'], ['100', '100', '100', '100']]
Nach dem Login kopieren

Um jedes Element in dieser Liste in Float umzuwandeln, eins könnte auf verschachtelte Schleifen zurückgreifen:

newList = []
for x in l:
    for y in x:
        newList.append(float(y))
Nach dem Login kopieren

Ein alternativer Ansatz nutzt die Leistungsfähigkeit der Liste Verständnis:

[[float(y) for y in x] for x in l]
Nach dem Login kopieren

Dieses Snippet ergibt eine Liste von Listen, die die ursprüngliche Struktur widerspiegelt, jedoch Elemente in Float konvertiert.

Für ein flaches Ergebnis, bei dem sich alle Elemente in einer einzigen Liste befinden:

[float(y) for x in l for y in x]
Nach dem Login kopieren

In diesem Fall ist die Schleifenreihenfolge entscheidend, wobei die Iteration über x der von folgt y.

Listenverständnisse bieten eine prägnante und ausdrucksstarke Lösung für die Verarbeitung verschachtelter Datenstrukturen und ermöglichen Entwicklern eine effiziente Transformation und Bearbeitung von Listen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Listenverständnisse verschachtelte Listen effizient verarbeiten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage