我有一个形状如下的零列表:
yp = numpy.zeros(5, 2, 2), dtype = complex)
我使用两个 for 循环对其进行了修改，如下所示:
for a in range(0,5):
for b in range(0, 2):
yp[a, b, b] = numpy.sum(F[a, b,:])
如何使用列表理解来做同样的事情？ 显然，使用下面的行将改变我原始列表的形状。
yp = [numpy.sum(F[a, b,:]) for a in range(0,5) for b in range(0, 2)]
最佳答案
您的原始循环无法转换为列表理解，因为它没有分配 numpy 矩阵的所有元素。列表推导式总是生成一个完整的列表(或列表的列表)。
如果您的目标是用零填充未分配的元素，那么相应的列表理解可能如下所示:
[ [ [0,0,numpy.sum(y_network[a, b, :])] for b in range(2)] for a in range(5)]
不同之处在于，每个理解级别都会生成一个列表，该列表本身对其元素使用理解。
请注意，这并不完全相同，因为 numpy.sum(y_network[a, b, :]) 的值始终放置在第三维的最后一个元素中位于索引 b 处。您可以使用更多代码来左右填充零，但这会使其变得复杂且不可读，这几乎会破坏使用列表理解的目的。
您还可以为作业编写一个循环:
for b in range(2): yl[:,b,b] = np.sum(network[:,b,:],1)
关于python - 当我们使用列表理解时如何保持原始列表的形状？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56812405/