各种推导式合集

推导式的套路

之前我们已经学习了最简单的列表推导式和生成器表达式。但是除此之外,其实还有字典推导式、集合推导式等等。

下面是一个以列表推导式为例的推导式详细格式,同样适用于其他推导式。

variable = [out_exp_res for out_exp in input_list if out_exp == 2]
  out_exp_res:  列表生成元素表达式,可以是有返回值的函数。
  for out_exp in input_list:  迭代input_list将out_exp传入out_exp_res表达式中。
  if out_exp == 2:  根据条件过滤哪些值可以。

列表推导式

例一:30以内所有能被3整除的数

multiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
# Output: [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]
列表推导式1

例二:30以内所有能被3整除的数的平方

def squared(x):
    return x*x
multiples = [squared(i) for i in range(30) if i % 3 is 0]
print(multiples)
列表推导式2

例三:找到嵌套列表中名字含有两个‘e’的所有名字

names = [['Tom', 'Billy', 'Jefferson', 'Andrew', 'Wesley', 'Steven', 'Joe'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy', 'Jennifer', 'Sherry', 'Eva']]

print([name for lst in names for name in lst if name.count('e') >= 2])  # 注意遍历顺序,这是实现的关键
 
嵌套列表推导式

 

字典推导式

例一:将一个字典的key和value对调

mcase = {'a': 10, 'b': 34}
mcase_frequency = {mcase[k]: k for k in mcase}
print(mcase_frequency)
字典推导式1

例二:合并大小写对应的value值,将k统一成小写

mcase = {'a': 10, 'b': 34, 'A': 7, 'Z': 3}
mcase_frequency = {k.lower(): mcase.get(k.lower(), 0) + mcase.get(k.upper(), 0) for k in mcase.keys()}
print(mcase_frequency)
字典推导式2

 

集合推导式

例:计算列表中每个值的平方,自带去重功能

squared = {x**2 for x in [1, -1, 2]}
print(squared)
# Output: set([1, 4])
集合推导式1

 

练习题:

例1:  过滤掉长度小于3的字符串列表,并将剩下的转换成大写字母

例2:  求(x,y)其中x是0-5之间的偶数,y是0-5之间的奇数组成的元祖列表

例3:  求M中3,6,9组成的列表M = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

1.[name.upper() for name in names if len(name)>3]
2.[(x,y) for x in range(5) if x%2==0 for y in range(5) if y %2==1]
3. [row[2] for row in M] 
code

 

posted @ 2018-10-09 18:34  Q1mi  阅读(715)  评论(0编辑  收藏