Question

我有一个名为元组的二维列表（假设每个元组都有N个值），我想将它们解压缩到N个不同的二维列表中，其中每个解包的二维列表完全由一个单独组成原始列表中的属性。例如，如果我有这个2-D列表：

>>> combo = namedtuple('combo', 'i, f, s')
>>> combo_mat = [[combo(i + 3*j, float(i + 3*j), str(i + 3*j)) for i in range(3)]
                 for j in range(3)]
>>> combo_mat
[[combo(i=0, f=0.0, s='0'), combo(i=1, f=1.0, s='1'), combo(i=2, f=2.0, s='2')],
 [combo(i=3, f=3.0, s='3'), combo(i=4, f=4.0, s='4'), combo(i=5, f=5.0, s='5')],
 [combo(i=6, f=6.0, s='6'), combo(i=7, f=7.0, s='7'), combo(i=8, f=8.0, s='8')]]

我希望3个结果是：

[[0, 1, 2],
 [3, 4, 5],
 [6, 7, 8]]

[[0.0, 1.0, 2.0],
 [3.0, 4.0, 5.0],
 [6.0, 7.0, 8.0]]

[['0', '1', '2'],
 ['3', '4', '5'],
 ['6', '7', '8']]

如果我只有一个一维的元组列表，我会使用zip(*mylist)，如：

>>> zip(*[combo(i=0, f=0.0, s='0'), combo(i=1, f=1.0, s='1'), combo(i=2, f=2.0, s='2')])
[(0, 1, 2), (0.0, 1.0, 2.0), ('0', '1', '2')]

我可以通过嵌套来扩展这种情况：

>>> zip(*[zip(*combs) for combs in combo_mat])
[((0, 1, 2),
  (3, 4, 5),
  (6, 7, 8)),
 ((0.0, 1.0, 2.0),
  (3.0, 4.0, 5.0),
  (6.0, 7.0, 8.0)),
 (('0', '1', '2'),
  ('3', '4', '5'),
  ('6', '7', '8'))]

但是这并没有给我我想要的列表，并且嵌套的解包zip(*)函数是不可读的。任何人都有更多pythonic解决方案的想法？如果您可以在最终结果中的某处处理元组属性的名称，则可以获得奖励积分。

实际上，现在我想到它，如果我可以有一个将元组属性的名称映射到其各自矩阵的dict，它将是理想，如：

{'i': [[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]], 
 'f': [[0.0, 1.0, 2.0],
       [3.0, 4.0, 5.0],
       [6.0, 7.0, 8.0]]
 's': [['0', '1', '2'],
       ['3', '4', '5'],
       ['6', '7', '8']]}

Answer 1

救援的功能性编程？它本质上是一个嵌套拉链的清洁版本：

def fmap_element(f, el):
    return f(el)

def fmap_list(f, l):
    return [fmap_element(f, el) for el in l)]

def fmap_lol(f, lol):
    return [fmap_list(f,l) for l in lol]

def split_nt_lol(nt_lol):
    return dict((name, fmap_lol(lambda nt: getattr(nt, name), nt_lol)) 
                for name in nt_lol[0][0]._fields)

用法：

>>> split_nt_lol(combo_mat)
{'i': [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], 
 's': [['0', '1', '2'], ['3', '4', '5'], ['6', '7', '8']], 
 'f': [[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]}

Answer 2

matrices = {}

for num, name in enumerate(combo._fields):
    matrix = []
    for i in combo_mat:
        row = []
        for j in i:
            row.append(j[num])
        matrix.append(row)
    matrices[name] = matrix

Answer 3

这比嵌套的zip(*)函数更具可读性，但它可以完成工作：

>>> dict((key, [[c._asdict()[key] for c in combos] for combos in combo_mat])
         for key in ['i', 'f', 's'])
{'i': [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], 
 's': [['0', '1', '2'], ['3', '4', '5'], ['6', '7', '8']], 
 'f': [[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]}

我想你可以让它更容易阅读：

def get_mat(combo_mat, key):
    return [[c._asdict()[key] for c in combos] for combos in combo_mat]

def get_mat_dict(combo_mat, keys):
    return dict((key, get_mat(combo_mat, key)) for key in keys)

Answer 4

这可以通过使用transpose（）转换数组来实现。

参考： http://www.astro.ufl.edu/~warner/prog/python.html（搜索“转置”一词）

Python解压缩命名元组的二维列表

4 个答案: