python3进阶之推导式1之列表（list）推导式（comprehensions）

1.前言

        推导式，英文名字叫comprehensions,注意与comprehension（理解）只有s字母之差。推导式又可以叫解析式，推导式可以从一种数据序列构建新的数据序列的结构体。推导式分为，列表推导式，字典推导式，嵌套列表推导式，本节介绍列表推导式，其他后续介绍.

2.列表推导式概念

         它的结构是在一个中括号里包含一个表达式，然后是一个for语句，然后是0个或多个for或者if语句。那个表达式可以是任意的，意思是你可以在列表中放入任意类型的对象。返回结果将是一个新的列表，是另一个新列表，原列表保持不变。在这个以if和for语句为上下文的表达式运行完成之后产生。

写法模式：[expr for value in collection if condition]

if过滤条件，取决于实际应用是否需要，可有可无

3.实例：

示例1：

#输出30以内被4整除的数，各自加0.5
list1=[i+0.5for i in range(30)if i%4==0]
print(list1)
# [0.5, 4.5, 8.5, 12.5, 16.5, 20.5, 24.5, 28.5]

对比for循环代码为：

list2=[]
for i in range(30):
    if i%4==0:
        list2.append(i+0.5)
print(list2)
# [0.5, 4.5, 8.5, 12.5, 16.5, 20.5, 24.5, 28.5]

示例2：

# 将列表中长度大于4的字母大写，长度小于或等于4的字母小写
name1= ['Bob','tom','alice','Jerry','Wendy','Smith','liuhu']
name2=[name.upper() for name in name1 if len(name)>4]
print(name2)
name3=[name.lower() for name in name1 if len(name)<=4]
print(name3)
name4=name2.extend(name3)
print(name4)
print(name2)
# ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH', 'LIUHU']
# ['bob', 'tom']
# None
# ['ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH', 'LIUHU', 'bob', 'tom']
注意：name4为空，写法需要更正

还有更简单的方法，在列表推导式中使用if else语句：

name5= ['Bob','tom','alice','Jerry','Wendy','Smith','liuhu']
name6=[name.upper()if len(name)>4 else name.lower() for name in name5]
print(name6)
# ['bob', 'tom', 'ALICE', 'JERRY', 'WENDY', 'SMITH', 'LIUHU']

示例3：

# 与zip结合
a = [  -6, -7, -8, -9, -10]
b = [1, 2, 3, 4, 5]
xy = [[x, y] for x, y in zip(a, b)]
print(xy)
# [[-6, 1], [-7, 2], [-8, 3], [-9, 4], [-10, 5]]

示例4：

# 支持多层for循环，将一个嵌套列表转换成一个一维列表。
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
b = [j for i in a for j in i]
print(b)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

示例5：
m,n中矩阵元素的乘积玩法;

m = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
n = [[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4]]
# 矩阵行与行相乘
hc=[m[row][col]*n[row][col] for row in range(3) for col in range(3)]
print(hc)
# [2, 4, 6, 12, 15, 18, 28, 32, 36]

# 矩阵相乘
jc=[[m[row][col]*n[row][col] for col in range(3)] for row in range(3)]
print(jc)
# [[2, 4, 6], [12, 15, 18], [28, 32, 36]]

# 矩阵列与列乘
lc=[[m[row][col]*n[row][col] for row in range(3)] for col in range(3)]
print(lc)
# [[2, 12, 28], [4, 15, 32], [6, 18, 36]]