Wie können Listenverständnisse die Verarbeitung verschachtelter Listen in Python vereinfachen?

Vereinfachung der Verarbeitung verschachtelter Listen mit List Comprehensions

In der Programmierung erfordert die Arbeit mit verschachtelten Listen oft das mehrmalige Durchlaufen von Elementen. Eine verschachtelte Schleife, wie im bereitgestellten Code dargestellt, kann diese Aufgabe erfüllen. Listenverständnisse bieten jedoch eine prägnantere und effizientere Lösung.

Betrachten Sie die verschachtelte Liste:

l = [['40', '20', '10', '30'], ['20', '20', '20', '20', '20', '30', '20'], ['30', '20', '30', '50', '10', '30', '20', '20', '20'], ['100', '100'], ['100', '100', '100', '100', '100'], ['100', '100', '100', '100']]

Das Ziel besteht darin, jedes Element in dieser Liste in einen Float umzuwandeln. Bei Verwendung verschachtelter Schleifen würde der Code so aussehen:

newList = []
for x in l:
    for y in x:
        newList.append(float(y))

Um diesen Prozess mit Listenverständnissen zu optimieren, können wir für jede Ebene der Liste eine Schleife verschachteln:

[[float(y) for y in x] for x in l]

Dies Das Verständnis führt zu einer Liste von Listen, die jeweils die Float-Konvertierungen der entsprechenden Elemente in der Originalliste enthalten.

Für eine abgeflachte Ausgabe können wir dies tun Ordnen Sie die Schleifenreihenfolge neu an:

[float(y) for x in l for y in x]

Dieses Verständnis erzeugt eine einzelne Liste, die alle Float-Werte aus der verschachtelten Liste enthält. Listenverständnisse bieten eine elegante und recheneffiziente Möglichkeit, solche Datenverarbeitungsaufgaben zu bewältigen, den Code zu vereinfachen und die Leistung zu verbessern.

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