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
在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18在这个数据驱动的时代,数据分析师的技能需求快速增长。掌握适当的编程语言不仅能增强分析能力,还能帮助分析师从海量数据中提取 ...
2024-12-17在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为许多行业中不可或缺的一部分。想要在这个领域脱颖而出,除了热情和毅力外,你还需要掌握 ...
2024-12-17数据分析,是一项通过科学方法处理数据以获取洞察并支持决策的艺术。无论是在商业环境中提升业绩,还是在科研领域推动创新,数据 ...
2024-12-17在数据分析领域,图表是我们表达数据故事的重要工具。它们不仅让数据变得更加直观,也帮助我们更好地理解数据中的趋势和模式。相 ...
2024-12-16在当今社会,我们身处着一个飞速发展、变化迅猛的时代。不同行业在科技进步、市场需求和政策支持的推动下蓬勃发展,呈现出令人瞩 ...
2024-12-16在现代商业世界中,数据分析师扮演着至关重要的角色。他们通过解析海量数据,为企业战略决策提供有力支持。要有效完成这项任务, ...
2024-12-16在当今数据爆炸的时代,数据分析师是组织中不可或缺的导航者。他们通过从大量数据中提取可操作的洞察力,帮助企业在竞争激烈的市 ...
2024-12-16