Python 以智能方式筛选列表列表

我有以下格式的列表

a = [[1,...,255],[1,...,255],...,[1,...,255]]

i、 e.任意长度的列表，包含固定长度255的整数列表。 （固定长度列表的值是来自“真实世界”的数据，而不是本例中的整数1到255。）

现在，我想过滤掉所有内部列表（长度为255）中的所有值，如果它们的值高于某个阈值，则将它们设置为

0

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有没有一种不必编写两个for循环就可以完成此操作的智能方法？

您可以使用

numpy

轻松完成此操作：

import numpy as np

a = [range(255) for _ in range(10)]
np_a = np.array(a)    
# set all values above 200 to 0
np_a[np_a > 200] = 0
# np_a now contains the data with all values above 200 changed to 0

# if you needed to convert the numpy array back to a python list
a = np_a.tolist()

输出以显示其工作

In [209]: np_a
Out[209]:
array([[  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       ...,
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254]])

In [210]: np_a[np_a > 252]  = 0

In [211]: np_a
Out[211]:
array([[  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       ...,
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0]])

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您可以使用

numpy

非常轻松地执行此操作：

import numpy as np

a = [range(255) for _ in range(10)]
np_a = np.array(a)    
# set all values above 200 to 0
np_a[np_a > 200] = 0
# np_a now contains the data with all values above 200 changed to 0

# if you needed to convert the numpy array back to a python list
a = np_a.tolist()

输出以显示其工作

In [209]: np_a
Out[209]:
array([[  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       ...,
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254],
       [  0,   1,   2, ..., 252, 253, 254]])

In [210]: np_a[np_a > 252]  = 0

In [211]: np_a
Out[211]:
array([[  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       ...,
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0],
       [  0,   1,   2, ..., 252,   0,   0]])

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变体1:对于，仅1个

，例如：

dst = []
for s in src:
    dst.append([x if x < 3 else 0 for x in s])

变体1:对于

，仅1个

，例如：

dst = []
for s in src:
    dst.append([x if x < 3 else 0 for x in s])

你能详细说明你所说的“过滤掉”是什么意思吗。如果在嵌套列表中发现某个值高于某个值，该子列表是否会被置零？或者它是一个内部列表的sum（）。他想把它设为零。你能扩展一下“过滤掉”是什么意思吗。如果在嵌套列表中发现某个值高于某个值，该子列表是否会被置零？或者它是一个内部列表的sum（）。他想把它设为零。我刚试过，但没有定义“npa”。我对看到结果很感兴趣。@sotapme——这是一个输入错误，请尝试使用
np\u a
好的解决方案。这就是你想要的。我刚试过，但“npa”没有定义。我对看到结果很感兴趣。@sotapme——这是一个输入错误，请尝试使用
np\u a
好的解决方案。这就是你想要的结果。for循环的列表理解如何？@MattiLyra抱歉，我不太明白你的问题。如果“for”循环，你的意思是列表理解是隐式的吗？是的，列表理解是循环的，只是语法上更好。你是对的。但是numpy的潜在机制呢？假设它也在使用循环。这只是“循环将在何处执行”的问题。如果OP担心速度，我的解决方案不是最优的，我知道。for循环的列表理解如何？@MattiLyra抱歉，我不确定是否理解您的问题。如果“for”循环，你的意思是列表理解是隐式的吗？是的，列表理解是循环的，只是语法上更好。你是对的。但是numpy的潜在机制呢？假设它也在使用循环。这只是“将在哪里执行循环”的问题。如果OP担心速度，我的解决方案不是最优的，我知道这一点。