Zeigen Sie mir einige coole Python-Liste Comprehensions

Question

Eine der großen Stärken von Python und ein paar andere (funktionale) Programmiersprachen sind die list comprehension. Sie ermöglichen es Programmierern, komplexe Ausdrücke in einer Zeile zu schreiben. Sie können zunächst verwirrend sein, aber wenn man sich an die Syntax gewöhnt, ist es viel besser als verschachtelte komplizierte Schleifen.

Mit diesem gesagt, bitte teilen Sie mit mir einige der coolsten Verwendungen von List Comprehensions. (Mit cool, ich meine nur nützlich) Es könnte für einen Programmierwettbewerb oder ein Produktionssystem sein.

Zum Beispiel: die Transponierung einer Matrix mat

>>> mat = [ 
...  [1, 2, 3], 
...  [4, 5, 6], 
...  [7, 8, 9], 
...  ] 

>>> [[row[i] for row in mat] for i in [0, 1, 2]] 
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 

Bitte zu tun, um eine Beschreibung des Ausdrucks ist und wo es verwendet wurde (wenn möglich).

Answer 1

die Transponierung einer Matrix mat zu tun:

>>> [list(row) for row in zip(*mat)] 
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 

Answer 2

Um eine Liste der Listen abflachen:

>>> matrix = [[1,2,3], [4,5,6]] 
>>> [x for row in matrix for x in row] 
[1, 2, 3, 4, 5, 6] 

Answer 3

Viele Leute wissen nicht, dass Python ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse zu filtern eines Listenverständnisses mit if:

>>> [i for i in range(10) if i % 2 == 0] 
[0, 2, 4, 6, 8] 

Answer 4

Ich benutze dies die ganze Zeit beim Start Tab getrennten Dateien mit optionalen Kommentarzeilen mit einem Hash-Symbol Laden:

data = [line.strip().split("\t") for line in open("my_file.tab") \ 
     if not line.startswith('#')] 

Natürlich wie gut es funktioniert für alle anderen Kommentar und Trennzeichen.

Answer 5

Solange Sie nach funktionalen Programmierung inspiriert Teile von Python sind, ziehen Sie in Betracht, Karte, Filter, reduzieren und zip ---- alle in Python angeboten.

Answer 6

Ich habe derzeit mehrere Skripte, die eine Reihe von Punkten in "Ebenen" nach Höhe gruppieren müssen. Die Annahme ist, dass sich die Z-Werte der Punkte lose um bestimmte Werte gruppieren, die den Pegeln entsprechen, mit großen Lücken zwischen den Clustern.

So habe ich die folgende Funktion:

def level_boundaries(zvalues, threshold=10.0): 
    '''Finds all elements z of zvalues such that no other element 
    w of zvalues satisfies z <= w < z+threshold.''' 
    zvals = zvalues[:] 
    zvals.sort() 
    return [zvals[i] for i, (a, b) in enumerate(pairs(zvals)) if b-a >= threshold] 

„Paare“ wird direkt aus dem itertools Modul-Dokumentation entnommen, sondern als Referenz:

def pairs(iterable): 
    'iterable -> (iterable[n], iterable[n+1]) for n=0, 1, 2, ...' 
    from itertools import izip, tee 
    first, second = tee(iterable) 
    second.next() 
    return izip(first, second) 

eine erfundene Verwendungsbeispiel (meine tatsächlichen Datensätze sind ein bisschen zu groß, um als Beispiele zu verwenden):

>>> import random 
>>> z_vals = [100 + random.uniform(-1.5,1.5) for n in range(10)] 
>>> z_vals += [120 + random.uniform(-1.5,1.5) for n in range(10)] 
>>> z_vals += [140 + random.uniform(-1.5,1.5) for n in range(10)] 
>>> random.shuffle(z_vals) 
>>> z_vals 
[141.33225473458657, 121.1713952666894, 119.40476193163271, 121.09926601186737, 119.63057973814858, 100.09095882968982, 99.226542624083109, 98.845285642062763, 120.90864911044898, 118.65196386994897, 98.902094334035326, 121.2741094217216, 101.18463497862281, 138.93502941970601, 120.71184773326806, 139.15404600347946, 139.56377827641663, 119.28279815624718, 99.338144106822554, 139.05438770927282, 138.95405784704622, 119.54614935118973, 139.9354467277665, 139.47260445000273, 100.02478729763811, 101.34605205591622, 138.97315450408186, 99.186025111246295, 140.53885845445572, 99.893009827114568] 
>>> level_boundaries(z_vals) 
[101.34605205591622, 121.2741094217216] 

Answer 7

Ich benutze oft compre hensions dicts zu konstruieren:

my_dict = dict((k, some_func(k)) for k in input_list) 

Hinweis Python 3 dict Comprehensions hat, so wird daraus:

my_dict = {k:some_func(k) for k in input_list} 

Für CSV-ähnliche Daten aus einer Liste von Tupeln Konstruktion:

data = "\n".join(",".join(x) for x in input) 

Nicht eigentlich ein Listenverständnis, aber immer noch nützlich: Erzeuge eine Liste von Bereichen aus einer Liste von 'Schnittpunkten':

ranges = zip(cuts, cuts[1:]) 

Answer 8

Wenn „cool“ bedeutet verrückt, Ich mag dieses:

def cointoss(n,t): 
    return (lambda a:"\n".join(str(i)+":\t"+"*"*a.count(i) for i in range(min(a),max(a)+1)))([sum(randint(0,1) for _ in range(n)) for __ in range(t)]) 

>>> print cointoss(20,100) 
3: ** 
4: *** 
5: ** 
6: ***** 
7: ******* 
8: ********* 
9: ********* 
10: ******************** 
11: ***************** 
12: ********* 
13: ***** 
14: ********* 
15: * 
16: ** 

n und t die Anzahl der Münzwürfen pro Test steuern und die Anzahl der Male der Test durchgeführt wird, und die Verteilung aufgetragen ist.