Listen Sie die Verständnisse in Python auf

Python List Verständnis bietet eine kurze Möglichkeit zum Schreiben von Code, mit dem Sie den Wert eines Ausdrucks gleichzeitig berechnen und einer Variablen zuweisen können. Mit dem Walros -Operator (: =) können wir den Code optimieren:

square_cubes = [res if (res := n**2) % 9 == 0 or res % 4 == 0 else n**3 for n in range(1, 11)]
print(square_cubes)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 125, 36, 343, 64, 81, 100]

Hier speichern wir die res Variablen, um die Berechnungsergebnisse n**2 zu speichern und sie in nachfolgendem Code wiederzuverwenden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden.

Listenverständnis von verschachtelten Schleifen

List -Verständnis unterstützt verschachtelte Schleifen, und es gibt keine Begrenzung für die Anzahl der Schleifen. Es ist jedoch zu beachten, dass die Schleifensequenz mit dem ursprünglichen Code übereinstimmen muss. Sie können nach jedem for -Zyklus auch optionale for Bedingungen hinzufügen. Die Listenverständnisstruktur von verschachtelten if Loops lautet wie folgt: for

[ <表达式> for <元素a> in <可迭代对象a> (可选 if <条件a>)
              for <元素b> in <可迭代对象b> (可选 if <条件b>)
              for <元素c> in <可迭代对象c> (可选 if <条件c>)
              ... ]

Das folgende Beispiel zeigt ein Listenverständnis von verschachtelten Schleifen für die Generierung von Multiplikationstabellen:

multiplications = []
for i in range(1, 4):
    for n in range(1, 11):
        multiplications.append(i*n)
print(multiplications) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

Konvertieren Sie es in ein Listenverständnis:

multiplications = [i*n for i in range(1,4) for n in range(1,11)]
print(multiplications) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]

Listenverständnis kann auch verwendet werden, um verschachtelte Listen zu verflachen:

matrix = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
]
flatten = [n for row in matrix for n in row]
print(flatten) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

verschachtelte Listenverständnis

verschachteltes Listenverständnis unterscheidet sich vom Listenverständnis von verschachtelten Schleifen. Ersteres ist eine abgeleitete interne verschachtelte Ableitung, die letztere ist eine interne Schleife, verschachtelte Schleife. Zum Beispiel Matrix -Transponierung:

Normale Schleife verwenden:

matrix = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
]
transpose = []
for i in range(4):
    temp = []
    for row in matrix:
        temp.append(row[i])
    transpose.append(temp)
print(transpose) # 输出: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Verwenden Sie das Verständnis für verschachtelte Liste:

matrix = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12],
]
transpose = [[row[n] for row in matrix] for n in range(4)]
print(transpose) # 输出: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Set- und Wörterbuchableitung

Das Konzept des Listenverständnisses gilt auch für Set- und Wörterbuchverständnisse. Wörterbuch wird verwendet, um Schlüsselwertpaare zu speichern:

squares_cubes = {n: n**2 if n%2 == 0 else n**3 for n in range(1,11)}
print(squares_cubes) # 输出: {1: 1, 2: 4, 3: 27, 4: 16, 5: 125, 6: 36, 7: 343, 8: 64, 9: 729, 10: 100}

SET -Ableitung wird verwendet, um ungeordnete Sets zu erstellen:

import random
non_multiples = {n for n in random.sample(range(0, 1001), 20) if n not in range(0, 1001, 9)}
print(non_multiples) # 输出 (示例): {3, 165, 807, 574, 745, 266, 616, 44, 12, 910, 336, 145, 755, 179, 25, 796, 926}

Zusammenfassung

In diesem Artikel wird die Python -Liste und ihre Anwendungen in der Codeoptimierung eingeführt, einschließlich verschachtelter Schleifen, verschachtelten Ableitungen sowie Sammel- und Wörterbuchableitungen. Es ist zu beachten, dass für komplexe verschachtelte Schleifen zur Verbesserung der Code -Lesbarkeit das Listenverständnis in mehrere Zeilen aufgeteilt werden kann. Es wird empfohlen, die entsprechende Methode entsprechend der tatsächlichen Situation unter Berücksichtigung der Effizienz und der Lesbarkeit der Ausgleiche zu wählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonListen Sie die Verständnisse in Python auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!