La comprensione delle liste è una delle caratteristiche più sorprendenti di Pitone . È un modo intelligente e conciso per creare elenchi eseguendo l'iterazione su un oggetto iterabile. Le comprensioni di elenchi nidificati non sono altro che una comprensione di elenchi all'interno di un'altra comprensione di elenchi che è abbastanza simile ai cicli for nidificati.

Comprensione degli elenchi nidificati nella sintassi Python

Di seguito è riportata la sintassi di nidificato comprensione delle liste :

Sintassi: new_list = [[espressione per l'elemento nell'elenco] per l'elemento nell'elenco]

parametri:

• Espressione : espressione utilizzata per modificare ciascun elemento nell'istruzione
• Articolo: L'elemento nell'iterabile
• Elenco: Un oggetto iterabile

Esempi di comprensione di elenchi nidificati Python

Di seguito sono riportati alcuni esempi di comprensione di elenchi nidificati:

Esempio 1: Creazione di una matrice

In questo esempio, confronteremo come possiamo creare una matrice quando lo stiamo creando con

Senza comprensione dell'elenco

In questo esempio, viene creata una matrice 5×5 utilizzando una struttura a cicli nidificati. Un ciclo esterno ripete cinque volte, aggiungendo sottoliste vuote al file matrix> , mentre un ciclo interno popola ciascuna sottolista con valori compresi tra 0 e 4, risultando in una matrice con valori interi consecutivi.

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)>

Produzione

[[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]] 

Utilizzo della comprensione delle liste

Lo stesso risultato può essere ottenuto utilizzando la comprensione di elenchi annidati in una sola riga. In questo esempio, viene generata una matrice 5×5 utilizzando una comprensione di liste nidificate. La comprensione esterna ripete cinque volte, rappresentando le righe, mentre la comprensione interna popola ciascuna riga con valori compresi tra 0 e 4, risultando in una matrice con valori interi consecutivi.

Python3

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

Produzione

[[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]] 

Esempio 2: filtraggio di un elenco nidificato utilizzando la comprensione dell'elenco

Qui vedremo come filtrare un elenco con e senza utilizzare la comprensione delle liste.

Senza utilizzare la comprensione delle liste

In questo esempio, un ciclo annidato attraversa una matrice 2D, estraendo i numeri dispari dall'elenco Python all'interno dell'elenco e aggiungendoli all'elenco odd_numbers> . L'elenco risultante contiene tutti gli elementi dispari della matrice.

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)>

Produzione

[1, 3, 5, 7, 9] 

Utilizzo della comprensione delle liste

In questo esempio, viene utilizzata una comprensione dell'elenco per generare brevemente l'elenco odd_numbers> iterando attraverso gli elementi di una matrice 2D. Nell'elenco risultante vengono inclusi solo gli elementi dispari, fornendo un'alternativa concisa e leggibile all'equivalente struttura a cicli nidificati.

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)>

Produzione

[1, 3, 5, 7, 9] 

Esempio 3: Appiattimento delle sottoliste nidificate

Senza comprensione dell'elenco

In questo esempio, un elenco 2D denominato matrix> con lunghezze di sottoliste variabili viene appiattito utilizzando cicli nidificati. Gli elementi di ciascun sottoelenco vengono aggiunti in sequenza all'elenco flatten_matrix> , risultando in una rappresentazione appiattita della matrice originale.

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)>

Produzione

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

Con la comprensione dell'elenco

Anche in questo caso è possibile farlo utilizzando la comprensione degli elenchi annidati mostrata di seguito. In questo esempio, un elenco 2D denominato matrix> con lunghezze di sottoliste variabili viene appiattito utilizzando la comprensione di elenchi nidificati. L'espressione [val for sublist in matrix for val in sublist]> genera brevemente un elenco appiattito includendo in sequenza ciascun elemento dai sottoelenchi.

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)>

Produzione

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

Esempio 4: manipolare la stringa utilizzando la comprensione dell'elenco

Senza comprensione dell'elenco

In questo esempio, un elenco 2D denominato matrix> contenente le stringhe viene modificato utilizzando annidato loop . Il ciclo interno rende maiuscola la prima lettera di ciascun frutto e il ciclo esterno costruisce un nuovo elenco 2D, modified_matrix> , con i frutti maiuscoli, risultando in una matrice di stringhe con iniziali maiuscole.

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)>

Produzione

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

Con la comprensione dell'elenco

In questo esempio, un elenco 2D denominato matrix> contenente le stringhe viene trasformato utilizzando la comprensione degli elenchi annidati. L'espressione [[fruit.capitalize() for fruit in row] for row in matrix]> genera in modo efficiente una matrice modificata in cui la prima lettera di ciascun frutto è in maiuscolo, risultando in una nuova matrice di stringhe con le lettere iniziali maiuscole.

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)>

Produzione

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