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名前付きタプルの 2 次元リストがあり (各タプルに N 個の値があるとしましょう)、それらを N 個の異なる 2 次元リストにアンパックしたいと考えています。ここで、アンパックされた各 2-D リストは、完全に 1 つの属性から構成されています。オリジナルリスト。たとえば、次の 2 次元リストがあるとします。

>>> combo = namedtuple('combo', 'i, f, s')
>>> combo_mat = [[combo(i + 3*j, float(i + 3*j), str(i + 3*j)) for i in range(3)]
                 for j in range(3)]
>>> combo_mat
[[combo(i=0, f=0.0, s='0'), combo(i=1, f=1.0, s='1'), combo(i=2, f=2.0, s='2')],
 [combo(i=3, f=3.0, s='3'), combo(i=4, f=4.0, s='4'), combo(i=5, f=5.0, s='5')],
 [combo(i=6, f=6.0, s='6'), combo(i=7, f=7.0, s='7'), combo(i=8, f=8.0, s='8')]]

3つの結果を次のようにしたいと思います。

[[0, 1, 2],
 [3, 4, 5],
 [6, 7, 8]]

[[0.0, 1.0, 2.0],
 [3.0, 4.0, 5.0],
 [6.0, 7.0, 8.0]]

[['0', '1', '2'],
 ['3', '4', '5'],
 ['6', '7', '8']]

タプルの 1 次元リストがある場合はzip(*mylist)、次のように使用します。

>>> zip(*[combo(i=0, f=0.0, s='0'), combo(i=1, f=1.0, s='1'), combo(i=2, f=2.0, s='2')])
[(0, 1, 2), (0.0, 1.0, 2.0), ('0', '1', '2')]

そして、ネストするだけでこれを私の状況に拡張できます。

>>> zip(*[zip(*combs) for combs in combo_mat])
[((0, 1, 2),
  (3, 4, 5),
  (6, 7, 8)),
 ((0.0, 1.0, 2.0),
  (3.0, 4.0, 5.0),
  (6.0, 7.0, 8.0)),
 (('0', '1', '2'),
  ('3', '4', '5'),
  ('6', '7', '8'))]

しかし、これでは私が望んでいたリストが得られず、ネストされたアンパックzip(*)関数はそれほど読みにくくなっています。よりPythonicなソリューションのアイデアはありますか? 最終結果のどこかでタプルの属性の名前を操作できればボーナスポイントです。

実際、考えてみると、次のように、タプル属性の名前をそれぞれのマトリックスにマップする dict があれば理想的です。

{'i': [[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]], 
 'f': [[0.0, 1.0, 2.0],
       [3.0, 4.0, 5.0],
       [6.0, 7.0, 8.0]]
 's': [['0', '1', '2'],
       ['3', '4', '5'],
       ['6', '7', '8']]}
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4 に答える 4

3

救助への関数型プログラミング？これは本質的に、zip をネストするよりクリーンなバージョンです。

def fmap_element(f, el):
    return f(el)

def fmap_list(f, l):
    return [fmap_element(f, el) for el in l)]

def fmap_lol(f, lol):
    return [fmap_list(f,l) for l in lol]

def split_nt_lol(nt_lol):
    return dict((name, fmap_lol(lambda nt: getattr(nt, name), nt_lol)) 
                for name in nt_lol[0][0]._fields)

使用法：

>>> split_nt_lol(combo_mat)
{'i': [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], 
 's': [['0', '1', '2'], ['3', '4', '5'], ['6', '7', '8']], 
 'f': [[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]}
于 2011-08-08T22:21:58.633 に答える
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matrices = {}

for num, name in enumerate(combo._fields):
    matrix = []
    for i in combo_mat:
        row = []
        for j in i:
            row.append(j[num])
        matrix.append(row)
    matrices[name] = matrix
于 2011-08-08T22:19:42.317 に答える
1

これはネストされた関数よりも読みやすいわけではありませんzip(*)が、仕事はします:

>>> dict((key, [[c._asdict()[key] for c in combos] for combos in combo_mat])
         for key in ['i', 'f', 's'])
{'i': [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], 
 's': [['0', '1', '2'], ['3', '4', '5'], ['6', '7', '8']], 
 'f': [[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]}

次のようにすれば、もう少し読みやすくできると思います。

def get_mat(combo_mat, key):
    return [[c._asdict()[key] for c in combos] for combos in combo_mat]

def get_mat_dict(combo_mat, keys):
    return dict((key, get_mat(combo_mat, key)) for key in keys)
于 2011-08-08T22:28:17.917 に答える
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これは、transpose() を使用して配列を転置することで簡単に実現できます。

参照: http://www.astro.ufl.edu/~warner/prog/python.html (「転置」という単語を検索)

于 2011-08-08T22:16:22.833 に答える