二维数组列表理解如何工作？

Question

我正在练习列表理解技巧，对此我有点困惑。

arr1 = np.array([[j for i in range(10)] for j in range(10)])

所以我知道你想要一个数字 j 用于 range(10) 中的每个 i，这有点没有意义，因为你没有初始化 j，所以它应该是i for i in range(10)。然后我们以某种方式初始化 10 列，但是左边的 j 与 j in range(10) 有什么关系？

对此很困惑，如果有人能将其翻译成实际发生的事情，我将不胜感激。

此外，在 Java 中，您像这样初始化 2d 数组：int[][] arr1 = new int[5][2]; // 5 rows, 2 columns，您可以在 python 中实现这一点而无需列表理解吗？

Answer 1

嵌套列表：

In [14]: [[j for i in range(3)] for j in range(4)]
Out[14]: [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

“堆叠”只是一个显示问题。这是一个列表列表；它们是显示在一行还是单独显示只是显示选择。底层数据结构相同。

更好，但让我们也使用 i（不仅仅是迭代计数）：

In [16]: [[(j,i) for i in range(3)] for j in range(4)]
Out[16]: 
[[(0, 0), (0, 1), (0, 2)],
 [(1, 0), (1, 1), (1, 2)],
 [(2, 0), (2, 1), (2, 2)],
 [(3, 0), (3, 1), (3, 2)]]

（这里是“堆叠”的，因为子列表更长；已经 'pretty printed'。

外部列表有4个元素（范围4），内部列表有3个（加上里面的元组。

或者我们可以组合索引并从嵌套列表中创建一个数组：

In [17]: [[i*j for i in range(3)] for j in range(4)]
Out[17]: [[0, 0, 0], [0, 1, 2], [0, 2, 4], [0, 3, 6]]
In [18]: np.array(_)
Out[18]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 2],
       [0, 2, 4],
       [0, 3, 6]])

但在 numpy 中，我们更喜欢从 1ds

的组合构建一个二维数组

In [19]: np.arange(4)[:,None] * np.arange(3)
Out[19]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 1, 2],
       [0, 2, 4],
       [0, 3, 6]])

但如果您只想要 0，请使用

In [20]: np.zeros((4,3), dtype=int)
Out[20]: 
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

嵌套列表理解只是两个for循环的紧凑表达式：

In [21]: alist = []
In [22]: for j in range(4):
    ...:     blist = []
    ...:     for i in range(3):
    ...:         blist.append(f'{j}:{i}')
    ...:     alist.append(blist)
    ...: 
In [23]: alist
Out[23]: 
[['0:0', '0:1', '0:2'],
 ['1:0', '1:1', '1:2'],
 ['2:0', '2:1', '2:2'],
 ['3:0', '3:1', '3:2']]

二维数组列表理解如何工作？

How do 2d array list comprehensions work?

python

numpy

list-comprehension