List Comprehension je jednou z nejúžasnějších funkcí Krajta . Je to chytrý a stručný způsob vytváření seznamů iterací přes iterovatelný objekt. Vnořená vysvětlení seznamu nejsou nic jiného než porozumění seznamu v rámci jiného pochopení seznamu, které je docela podobné vnořeným cyklům for.

Porozumění vnořeného seznamu v syntaxi Pythonu

Níže je syntaxe vnořeného porozumění seznamu :

Syntax: new_list = [[výraz pro položku v seznamu] pro položku v seznamu]

Parametry:

• Výraz : Výraz, který se používá k úpravě každé položky v příkazu
• Položka: Prvek v iterovatelném
• Seznam: Iterovatelný objekt

Příklady pochopení vnořeného seznamu v Pythonu

Níže jsou uvedeny některé příklady pochopení vnořeného seznamu:

Příklad 1: Vytvoření Matrixu

V tomto příkladu porovnáme, jak můžeme vytvořit matrici když ji tvoříme s

Bez porozumění seznamu

V tomto příkladu je matice 5×5 vytvořena pomocí struktury vnořené smyčky. Vnější smyčka se pětkrát iteruje a připojí k ní prázdné podseznamy matrix> , zatímco vnitřní smyčka naplní každý dílčí seznam hodnotami v rozsahu od 0 do 4, což vede k matici s po sobě jdoucími celočíselnými hodnotami.

Python3

matrix> => []> for> i> in> range> (> 5> ):> > # Append an empty sublist inside the list> > matrix.append([])> > for> j> in> range> (> 5> ):> > matrix[i].append(j)> print> (matrix)>

Výstup

[[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]] 

Používání funkce List Comprehension

Stejného výstupu lze dosáhnout pomocí pochopení vnořeného seznamu na jediném řádku. V tomto příkladu je matice 5×5 generována pomocí pochopení vnořeného seznamu. Vnější porozumění se opakuje pětkrát a představuje řádky, zatímco vnitřní porozumění naplní každý řádek hodnotami v rozsahu od 0 do 4, což vede k matici s po sobě jdoucími celočíselnými hodnotami.

Python3

# Nested list comprehension> matrix> => [[j> for> j> in> range> (> 5> )]> for> i> in> range> (> 5> )]> print> (matrix)>

Výstup

[[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]] 

Příklad 2: Filtrování vnořeného seznamu pomocí funkce List Comprehension

Zde uvidíme, jak můžeme filtrovat seznam s a bez použití porozumění seznamu.

Bez použití porozumění seznamu

V tomto příkladu vnořená smyčka prochází 2D maticí, extrahuje lichá čísla ze seznamu Python v seznamu a připojuje je k seznamu. odd_numbers> . Výsledný seznam obsahuje všechny liché prvky z matice.

Python3

matrix> => [[> 1> ,> 2> ,> 3> ], [> 4> ,> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ,> 9> ]]> odd_numbers> => []> for> row> in> matrix:> > for> element> in> row:> > if> element> %> 2> !> => 0> :> > odd_numbers.append(element)> print> (odd_numbers)>

Výstup

[1, 3, 5, 7, 9] 

Používání funkce List Comprehension

V tomto příkladu je pro stručné vygenerování seznamu použito porozumění seznamu odd_numbers> iterací přes prvky 2D matice. Ve výsledném seznamu jsou zahrnuty pouze liché prvky, což poskytuje stručnou a čitelnou alternativu k ekvivalentní struktuře vnořené smyčky.

Python3

matrix> => [[> 1> ,> 2> ,> 3> ], [> 4> ,> 5> ,> 6> ], [> 7> ,> 8> ,> 9> ]]> odd_numbers> => [> > element> for> row> in> matrix> for> element> in> row> if> element> %> 2> !> => 0> ]> print> (odd_numbers)>

Výstup

[1, 3, 5, 7, 9] 

Příklad 3: Zploštění vnořených dílčích seznamů

Bez porozumění seznamu

V tomto příkladu 2D seznam s názvem matrix> s různou délkou podseznamu je zploštěn pomocí vnořených smyček. Prvky z každého dílčího seznamu jsou postupně připojeny k seznamu flatten_matrix> výsledkem je zploštělá reprezentace původní matice.

Python3

# 2-D List> matrix> => [[> 1> ,> 2> ,> 3> ], [> 4> ,> 5> ], [> 6> ,> 7> ,> 8> ,> 9> ]]> flatten_matrix> => []> for> sublist> in> matrix:> > for> val> in> sublist:> > flatten_matrix.append(val)> print> (flatten_matrix)>

Výstup

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

S porozuměním seznamu

Opět to lze provést pomocí pochopení vnořeného seznamu, jak je ukázáno níže. V tomto příkladu 2D seznam s názvem matrix> s různou délkou podseznamu je zploštěn pomocí porozumění vnořenému seznamu. Výraz [val for sublist in matrix for val in sublist]> stručně vygeneruje sloučený seznam postupným zahrnutím každého prvku z dílčích seznamů.

Python3

# 2-D List> matrix> => [[> 1> ,> 2> ,> 3> ], [> 4> ,> 5> ], [> 6> ,> 7> ,> 8> ,> 9> ]]> # Nested List Comprehension to flatten a given 2-D matrix> flatten_matrix> => [val> for> sublist> in> matrix> for> val> in> sublist]> print> (flatten_matrix)>

Výstup

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

Příklad 4: Manipulace s řetězcem pomocí funkce List Comprehension

Bez porozumění seznamu

V tomto příkladu 2D seznam s názvem matrix> obsahující řetězce je upraven pomocí vnořených smyčky . Vnitřní smyčka používá velké první písmeno každého ovoce a vnější smyčka vytváří nový 2D seznam, modified_matrix> , s plody velkými, výsledkem je matice řetězců s počátečními velkými písmeny.

Python3

matrix> => [[> 'apple'> ,> 'banana'> ,> 'cherry'> ],> > [> 'date'> ,> 'fig'> ,> 'grape'> ],> > [> 'kiwi'> ,> 'lemon'> ,> 'mango'> ]]> modified_matrix> => []> for> row> in> matrix:> > modified_row> => []> > for> fruit> in> row:> > modified_row.append(fruit.capitalize())> > modified_matrix.append(modified_row)> print> (modified_matrix)>

Výstup

[['Apple', 'Banana', 'Cherry'], ['Date', 'Fig', 'Grape'], ['Kiwi', 'Lemon', 'Mango']] 

S porozuměním seznamu

V tomto příkladu 2D seznam s názvem matrix> obsahující řetězce je transformován pomocí vnořeného seznamu. Výraz [[fruit.capitalize() for fruit in row] for row in matrix]> efektivně generuje upravenou matici, kde je první písmeno každého ovoce velké, výsledkem je nová matice řetězců s počátečními velkými písmeny.

Python3

matrix> => [[> 'apple'> ,> 'banana'> ,> 'cherry'> ],> > [> 'date'> ,> 'fig'> ,> 'grape'> ],> > [> 'kiwi'> ,> 'lemon'> ,> 'mango'> ]]> modified_matrix> => [[fruit.capitalize()> for> fruit> in> row]> for> row> in> matrix]> print> (modified_matrix)>

Výstup

[['Apple', 'Banana', 'Cherry'], ['Date', 'Fig', 'Grape'], ['Kiwi', 'Lemon', 'Mango']]