我想以一种更简洁的方式执行以下操作，并且我想使用一个生成器：
beta=[]
for e in shortlist:
beta.append(np.nanmean(e))
其中shortlist是我将50个元素的列表转换为10个列表的列表，每个列表5个元素的列表。 因此，基本上，我要对第一个列表进行装箱并取平均值。
结果符合我的预期：列出了10个浮点数，我仍然可以使用它。
我认为这样做会更好，并且看起来更漂亮：
beta=[]
[beta.append(np.nanmean(i)) for i in shortlist]
我希望有十个浮点数的列表，但我得到了：
[无， 没有， 没有， 没有， 没有， 没有， 没有，...
答案 0 :(得分：2)
您在此处尝试使用列表理解的方式会否定使用它的大多数好处。理解会自动创建并返回新列表；您无需手动创建一个并将其附加到其中。
返回列表的元素是对理解的左侧求值的任何元素，并且append返回None。由于append返回None，因此这就是理解返回的列表。
只需将其简化为：
beta = [np.nanmean(i) for i in shortlist]
# ^ This is what's added to the list
还有一个注意事项，那就是您那里没有生成器表达式；这是一个列表理解。如果要使用生成器表达式来利用惰性，则应为（请注意()）：
beta = (np.nanmean(i) for i in shortlist)