Python 你知道一种更好的方法来创建像[1,0,0,1,0，…]这样的过滤器吗

例如，我有一个相同长度的列表

[
    [23,12,23,1,32,None,12,None],
    [None,456,2,None,4,545,56,12],
    [435,None,4,3,None,44,12,23]
]

现在我想创建一个最终模式，如：

[0,0,1,1,0,1,0]

-->类似于压缩所有3个列表，如果没有其他1个列表，则设置

0

我有一个解决方案，但我认为可以做得更容易

filter_by_nones = [1] * len(lists_for_filtering[0])
for list_of_values in lists_for_filtering:
    temp_pattern = []
    [temp_pattern.append(1) if value is not None else temp_pattern.append(0)
     for value in list_of_values]
    filter_by_nones = [a * b for a, b in zip(temp_pattern, filter_by_nones)]

---

我考虑以某种方式使用python过滤器函数，因为当一个列表包含10个列表，每个列表中有100多万个以上的值时-->迭代需要很长时间

如果不想使用NumPy，可以使用

all

和列表理解。

zip

将按索引对元素进行分组，如果没有元素

None

则

all

将为

True

，反之亦然

lst = [[23,12,23,1,32,None,12,None],
       [None,456,2,None,4,545,56,12],
       [435,None,4,3,None,44,12,23] ]

answer = [int(all(sub)) for sub in zip(*lst)]
# [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0]

NumPy解决方案：

lst==None

将给出一个矩阵

True

和

False

。然后按行求和（或运算），然后从1中减去得到最终答案

lst = np.array([[23,12,23,1,32,None,12,None],
                [None,456,2,None,4,545,56,12],
                [435,None,4,3,None,44,12,23] ])

answer = 1-(lst==None).sum(axis=0)

---

如果不想使用NumPy，可以使用

all

和列表理解。

zip

将按索引对元素进行分组，如果没有元素

None

则

all

将为

True

，反之亦然

lst = [[23,12,23,1,32,None,12,None],
       [None,456,2,None,4,545,56,12],
       [435,None,4,3,None,44,12,23] ]

answer = [int(all(sub)) for sub in zip(*lst)]
# [0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0]

NumPy解决方案：

lst==None

将给出一个矩阵

True

和

False

。然后按行求和（或运算），然后从1中减去得到最终答案

lst = np.array([[23,12,23,1,32,None,12,None],
                [None,456,2,None,4,545,56,12],
                [435,None,4,3,None,44,12,23] ])

answer = 1-(lst==None).sum(axis=0)

---

如果你想使用numpy，你可以这样做

x =    [[23,12,23,1,32,None,12,None],
       [None,456,2,None,4,545,56,12],
       [435,None,4,3,None,44,12,23] ]
mask  = np.where(np.logical_and.reduce(x) != None , 1 , 0)

---

如果你想使用numpy，你可以这样做

x =    [[23,12,23,1,32,None,12,None],
       [None,456,2,None,4,545,56,12],
       [435,None,4,3,None,44,12,23] ]
mask  = np.where(np.logical_and.reduce(x) != None , 1 , 0)

---

这对于像

numpy

这样的库来说非常简单。使用它有什么限制吗？最后它应该是一个python列表。因此，最后使用.tolist（）是可以的。您是否研究过

itertools.compress（）

？这对于

numpy

这样的库非常简单。使用它有什么限制吗？最后它应该是一个python列表。因此，最后使用.tolist（）是可以的。您是否查看了

itertools.compress（）

？

all（sub）

您的意思是它还删除了整数0。如何使其仅删除None？

all（sub）

您的意思是它还删除整数0。如何使它只删除无的？