将 Python 中的数字列表（或数组？）平方

Question

我有 MATLAB 背景，根据其他堆栈中的答案，到目前为止，这个简单的操作在 Python 中实现起来似乎非常复杂。通常，大多数答案都使用 for 循环。

到目前为止我看到的最好的是

import numpy
start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
b = list(numpy.array(start_list)**2)

有没有更简单的方法？

Answer 1

最可读的可能是列表理解：

start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
b = [x**2 for x in start_list]

如果你是功能性类型，你会喜欢 map:

b = map(lambda x: x**2, start_list)  # wrap with list() in Python3

Answer 2

只需使用列表理解：

start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
squares = [x*x for x in start_list]

注意：作为次要优化，执行 x*x 比 x**2（或 pow(x, 2)).

快

Answer 3

您可以使用列表理解：

[i**2 for i in start_list]

或者，如果您使用 numpy，您可以使用 tolist 方法：

In [180]: (np.array(start_list)**2).tolist()
Out[180]: [25, 9, 1, 4, 16]

或np.power:

In [181]: np.power(start_list, 2)
Out[181]: array([25,  9,  1,  4, 16], dtype=int32)

Answer 4

_{注意：因为我们已经有了 vanilla Python, list comprehensions and map 的副本，而且我还没有找到一个副本来平方 1D numpy 数组，我想我会保留使用 numpy}

的原始答案

numpy.square()

如果您是从 MATLAB 转到 Python，尝试使用 numpy 绝对是正确的。使用 numpy，您可以使用 numpy.square() 其中 returns 输入的元素平方：

>>> import numpy as np
>>> start_list = [5, 3, 1, 2, 4]
>>> np.square(start_list)
array([25,  9,  1,  4, 16])

numpy.power()

还有一个更通用的numpy.power()

>>> np.power(start_list, 2)
array([25,  9,  1,  4, 16])