最近python可是大火,各行各业的人都在学习python。既然要学习,那么基础知识就一定要掌握。列表降维了解一下啦!python是如何实现列表将为的呢?其实,python 的内置函数 sum() 能够接收两个参数,当第一个参数是二维列表,第二个参数是一维列表的时候,就能够实现列表降维的效果。下面,一起来看小编跟大家分享的这篇文章吧!
以下文章来源: Python猫
作者: 豌豆花下猫
上个月,学习群里的 S 同学问了个题目,大意可理解为列表降维 ,例子如下:
oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 想得到结果: newlist = [1, 2, 3, 4, 5]
原始数据是一个二维列表,目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解,也可看作是列表解压或者列表降维。
这个问题并不难,但是,怎么写才比较优雅呢?
# 方法一,粗暴拼接法: newlist = oldlist[0] + oldlist[1]
这种方法简单粗暴,需要拼接什么内容,就取出来直接拼接。然而,如果原列表有很多子列表,则这个方法就会变得繁琐了。
我们把原问题升级一下:一个二维列表包含 n 个一维列表元素,如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表?
方法一的做法需要写 n 个对象,以及 n - 1 次拼接操作。当然不可行。下面看看方法二:
# 方法二,列表推导式: newlist = [i for j in range(len(oldlist)) for i in oldlist[j]]
这个表达式中出现了两个 for 语句,在第一个 for 语句中,我们先取出原列表的长度,然后构造 range 对象,此时 j 的取值范围是 [0, n-1] 的闭区间。
在第二个 for 语句中,oldlist[j] 指的正是原列表的第 j 个子列表,for i in oldlist[j] 则会遍历取出 j 子列表的元素,由于 j 取值的区间正对应于原列表的全部索引值,所以,最终达到解题目的。
这种方法足够优雅了,而且理解也并不难。
然而,我们是否就能满足于此了呢?有没有其它奇技淫巧,哦不,是其它高级方法呢?F 同学贡献了一个思路:
# 方法三,巧用sum: newlist = sum(oldlist,[])
说实话,这个方法令我大感意外!sum() 函数不是用于求和的么?怎么竟然有此用法?
这个写法利用了什么原理呢?由于我开始时不知道 sum() 函数可以接收两个参数,不清楚它们是怎么用于计算的,所以一度很困惑。但是,当我知道 sum() 的完整用法时,我恍然大悟。
接下来也不卖关子了,直接揭晓吧。
语法:sum(iterable[, start]) ,sum() 函数的第一个参数是可迭代对象,如列表、元组或集合等,第二个参数是起始值,默认为 0 。其用途是以 start 值为基础,再与可迭代对象的所有元素相“加”。
在上例中,执行效果是 oldlist 中的子列表逐一与第二个参数相加,而列表的加法相当于 extend 操作,所以最终结果是由 [] 扩充成的列表。
这里有两个关键点:sum() 函数允许带两个参数,且第二个参数才是起点。 可能 sum() 函数用于数值求和比较多,然而用于作列表的求和,就有奇效。它比列表推导式更加优雅简洁!
至此,前面的升级版问题就得到了很好的回答。简单回顾一下,s 同学最初的问题可以用三种方法实现,第一种方法中规中矩,第二种方法正道进阶,而第三种方法旁门左道(没有贬义,只是说它出人意料,却效果奇佳)。
这道并不难的问题,在众人的讨论与分享后,竟还引出了很有价值的学习内容。前不久,同样是群内的一个问题,也产生了同样的学习效果,详见《Python进阶:如何将字符串常量转为变量?》。
我从中得到了一个启示:应该多角度地思考问题,设法寻求更优解,同时,基础知识应掌握牢固,并灵活贯通起来。
学无止境,这里我还想再开拓一下思路,看看能发现些什么。
1、如果原列表的元素除了列表,还有其它类型的元素,怎么把同类的元素归并在一起呢?
2、如果是一个三维或更高维的列表,怎么更好地把它们压缩成一维列表呢?
3、sum() 函数还有什么知识要点呢?
前两个问题增加了复杂度,解决起来似乎没有“灵丹妙药”了,只能用笨方法分别拆解,逐一解压。
第三个思考题是关于 sum() 函数本身的用法,我们看看官方文档是怎么说的:
The iterable’s items are normally numbers, and the start value is not allowed to be a string.
For some use cases, there are good alternatives to sum(). The preferred, fast way to concatenate a sequence of strings is by calling ''.join(sequence). To add floating point values with extended precision, see math.fsum(). To concatenate a series of iterables, consider using itertools.chain().
sum() 的第二个参数不允许是字符串。如果用了,会报错:
TypeError: sum() can't sum strings [use ''.join(seq) instead]
为什么不建议使用 sum() 来拼接字符串呢?哈哈,文档中建议使用 join() 方法,因为它更快。为了不给我们使用慢的方法,它竟特别限定不允许 sum() 的第二个参数是字符串。
文档还建议,在某些使用场景时,不要用 sum() ,例如当以扩展精度对浮点数求和时,推荐使用 math.fsum() ;当要拼接一系列的可迭代对象时,应考虑使用itertools.chain() 。
浮点数的计算是个难题,我曾转载过一篇《如何在 Python 里面精确四舍五入?》,对此有精彩分析。而itertools.chain() 可以将不同类型的可迭代对象串联成一个更大的迭代器,这在旧文《Python进阶:设计模式之迭代器模式》中也有论及。
不经意间,sum() 函数的注意事项,竟把 Python 其它的进阶内容都联系起来了。小小的函数,竟成为学习之路上的一个枢纽。
前段时间,我还写过 range() 、locals() 和 eval() 等内置函数,也是通过一个问题点,而关联出多个知识点, 获益良多。这些内置函数/类的魔力可真不小啊。
本文到此结束,希望对你有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21