转置列表列表:Pythonic 方法
给定一个列表列表,例如:
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
我们的目标是转置它,结果in:
r = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
压缩和解包来拯救
Python 提供了一个名为 zip 的强大工具,它允许我们组合多个可迭代对象,创建一个可迭代的 zip 对象并联在元素上。关键的见解是使用 zip 解压缩列表列表,然后将生成的元组转换为列表。
Python 3 和锯齿状表
对于 Python 3,我们有两个选项:
list(map(list, zip(*l)))
这种方法可能会导致锯齿状表格短路(其中列表具有不同的值)
list(map(list, itertools.zip_longest(*l, fillvalue=None)))
这通过用 None 填充较短的列表来处理锯齿状表格。
Python 2 和同质表
在 Python 2 中,更简单的方法适用于同构表:
map(list, zip(*l))
揭开魔法
要理解这个过程,请考虑 Python 3 中的第一种方法:
- 我们解压使用 *l 的列表列表,将每个内部列表作为单独的参数传递给 zip。
- zip 创建一个 zip 对象,它组合内部列表的元素,产生元组:(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)。
- map 函数应用list 函数作用于每个元组,将其转换回列表。
- 结果是列表的列表,如下
处理锯齿状表格
itertools.zip_longest 通过使用指定的填充值填充较短的列表来处理锯齿状表格(默认值:无)。它确保转置结果中的所有列表具有相同的长度。
结论
转置列表列表是数据操作中的常见任务。通过利用 zip 的强大功能并了解其行为,我们可以在 Python 中实现高效的解决方案。
以上是如何在 Python 中高效地转置列表列表?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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