python —— 推导式

本文详细介绍了Python中的列表推导式、字典推导式及集合推导式的使用方法,并通过多个实例展示了如何利用这些推导式高效地处理数据结构。

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推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。

列表推导式

[表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]

例1: 过滤掉长度小于3的字符串列表,并将剩下的转换成大写字母

>>> names = ['bob','tom','alice','jerry','wendy','smith']
>>> [name.upper() for name in names if len(name)>3]
['alice', 'jerry', 'wendy', 'smith']

例2: 求(x,y)其中x是0-5之间的偶数,y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

>>> [(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1]
[(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]

例3: 求m中3,6,9组成的列表

>>> m = [[1,2,3],
... [4,5,6],
... [7,8,9]]
>>> m
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> [row[2] for row in m]
[3, 6, 9]
#或者用下面的方式
>>> [m[row][2] for row in (0,1,2)]
[3, 6, 9]

例4: 求m中斜线1,5,9组成的列表

>>> m
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> [m[i][i] for i in range(len(m))]
[1, 5, 9]

例5: 讲字典中age键,按照条件赋新值(遍历people列表得到rec,如果rec[‘age’]>=45则+100,否则保持不变)

>>> bob
{'pay': 3000, 'job': 'dev', 'age': 42, 'name': 'bob smith'}
>>> sue
{'pay': 4000, 'job': 'hdw', 'age': 45, 'name': 'sue jones'}
>>> people = [bob, sue]
>>> [rec['age']+100 if rec['age'] >= 45 else rec['age'] for rec in people] # 注意for位置
[42, 145]

例6,如下的列表推导式结合两个列表的元素,如果元素之间不相等的话:

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

例7,列表推导式可使用复杂的表达式和嵌套函数:

>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

例8,嵌套列表降维

假设你有一个列表的列表(列表里包含列表)或者一个矩阵matrix = [[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]],并且你想把它降维到一个一维列表。你可以这样做:

flattened = []
for row in matrix:
    for i in row:
        flattened.append(i)

但使用列表推导式会更加简洁

flattened = [i for row in matrix for i in row]

字典推导式

{ key_expr: value_expr for value in collection if condition }

例1: 用字典推导式以字符串以及其长度建字典

>>> strings = ['import','is','with','if','file','exception']
>>> d = {key: val for val,key in enumerate(strings)}
>>> d
{'exception': 5, 'is': 1, 'file': 4, 'import': 0, 'with': 2, 'if': 3}

集合推导式

{ expr for value in collection if condition }

例1: 用集合推导建字符串长度的集合

>>> strings = ['a','is','with','if','file','exception']
>>> {len(s) for s in strings} #有长度相同的会只留一个,这在实际上也非常有用
set([1, 2, 4, 9])

转载地址:https://blog.youkuaiyun.com/langb2014/article/details/53156032

### Python 列表推导式的定义 Python列表推导式是一种简洁的创建列表的语法,允许从已有可迭代对象中快速生成新列表[^1]。这种语法不仅简化了代码编写过程,还增强了程序的可读性和表达力。 ### 使用方法 #### 基本形式 最简单的列表推导式由一对方括号构成,在其中包含有表达式以及for语句用于遍历某个序列: ```python new_list = [expression for item in iterable] ``` 此结构会依次取出`iterable`中的每一个元素作为`item`,计算对应的`expression`并将结果存入`new_list`中[^2]。 #### 添加条件过滤 可以在上述基础上加入if子句实现更复杂的逻辑控制,从而只保留满足特定条件的数据项: ```python filtered_list = [expr for var in collection if condition] ``` 这里只有当`condition`为真时才会将当前循环变量经过`expr`转换后的值添加至最终的结果集中[^4]。 #### 复杂表达式与多重嵌套 对于更加复杂的需求场景,则支持使用更为灵活多变的形式——既可以采用较为冗长但是直观明了的传统方式逐层嵌套多个for...in组合;也可以利用紧凑而强大的链式调用来完成相同目标: ```python nested_comprehension = [(i, j) for i in range(3) for j in range(i)] matrix_transpose = [[row[i] for row in matrix] for i in range(len(matrix[0]))] ``` 以上两段代码分别展示了如何一次性展开双重循环关系建立笛卡尔积集合作为返回值,还有怎样巧妙运用两次内部包裹来达到矩阵转置的效果[^3]。
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