我现在有:
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
我希望有:
[1, 2, 3]
+ + +
[4, 5, 6]
|| || ||
[5, 7, 9]
仅仅是两个列表的元素相加。
我当然可以迭代这两个列表,但我不想这样做。
最python化的方式是什么?
我现在有:
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
我希望有:
[1, 2, 3]
+ + +
[4, 5, 6]
|| || ||
[5, 7, 9]
仅仅是两个列表的元素相加。
我当然可以迭代这两个列表,但我不想这样做。
最python化的方式是什么?
当前回答
使用map与lambda函数:
>>> map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
[5, 7, 9]
其他回答
a_list = []
b_list = []
for i in range(1,100):
a_list.append(random.randint(1,100))
for i in range(1,100):
a_list.append(random.randint(101,200))
[sum(x) for x in zip(a_list , b_list )]
也许“最python化的方式”应该包括处理list1和list2大小不同的情况。运用其中的一些方法,你会不动声色地得到答案。numpy方法会让您知道,很可能使用ValueError。
例子:
import numpy as np
>>> list1 = [ 1, 2 ]
>>> list2 = [ 1, 2, 3]
>>> list3 = [ 1 ]
>>> [a + b for a, b in zip(list1, list2)]
[2, 4]
>>> [a + b for a, b in zip(list1, list3)]
[2]
>>> a = np.array (list1)
>>> b = np.array (list2)
>>> a+b
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2) (3)
如果这是你问题中的函数你想要什么结果?
其他人给出了如何在纯python中做到这一点的示例。如果你想对包含100.000个元素的数组执行此操作,你应该使用numpy:
In [1]: import numpy as np
In [2]: vector1 = np.array([1, 2, 3])
In [3]: vector2 = np.array([4, 5, 6])
现在,按元素进行添加非常简单
In [4]: sum_vector = vector1 + vector2
In [5]: print sum_vector
[5 7 9]
就像Matlab一样。
与Ashwini的最快版本进行比较的时间:
In [16]: from operator import add
In [17]: n = 10**5
In [18]: vector2 = np.tile([4,5,6], n)
In [19]: vector1 = np.tile([1,2,3], n)
In [20]: list1 = [1,2,3]*n
In [21]: list2 = [4,5,6]*n
In [22]: timeit map(add, list1, list2)
10 loops, best of 3: 26.9 ms per loop
In [23]: timeit vector1 + vector2
1000 loops, best of 3: 1.06 ms per loop
所以这要快25倍!但是要用适合你的情况。对于一个简单的程序,您可能不想安装numpy,因此使用标准的python(我发现Henry的版本是最python的版本)。如果你喜欢严肃的数字运算,让numpy来做繁重的工作。对于速度狂人来说:似乎numpy解决方案在n = 8左右开始时更快。
使用map与lambda函数:
>>> map(lambda x, y: x + y, list1, list2)
[5, 7, 9]
虽然,实际的问题并不想遍历列表来生成结果,但是所提出的所有解决方案实际上都是这样做的!
要刷新:如果不查看所有向量元素,就不能将两个向量相加。因此,大多数解的算法复杂度都是大o (n)。其中n是向量的维数。
因此,从算法的角度来看,使用for循环迭代生成结果列表是合乎逻辑的,也是python化的。但是,除此之外,该方法没有调用或导入任何附加库的开销。
# Assumption: The lists are of equal length.
resultList = [list1[i] + list2[i] for i in range(len(list1))]
这里显示/讨论的时间取决于系统和实现,不能作为衡量操作效率的可靠措施。在任何情况下,向量加法运算的大O复杂度是线性的,即O(n)。