在python中修改不带任何循环的大列表

我的名单是：

a=[1,2,3,4]

现在我希望我的列表是：

a=[-1,-2,-3,-4]

不使用任何循环，如何以这种方式更改列表

更新：这可能是一个很大的列表，大约有10000个元素。

使用Python的功能

a[:] = map(lambda x: -x, a)

下面是上面链接中的map函数说明：

映射（函数、iterable等）
将函数应用于iterable的每个项，并返回 结果。若传递了其他iterable参数，则函数必须 取那么多参数，并应用于所有 它是平行的。如果一个表比另一个表短，它就是 假定扩展为无项。如果函数为None，则 假设恒等函数；如果有多个参数，则map（） 返回由包含相应项的元组组成的列表 从所有的易位（一种转置操作）。难以忍受的 参数可以是序列或任何iterable对象；结果是 总是一张清单

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您可以使用numpy库：

list(-1*numpy.array(a))

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如果没有循环，则无法执行此操作，但可以隐藏事实

map(lambda x: -x, a)

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这取决于你所说的没有任何循环的意思。如果您只是想避免像这样的显式循环

a = [ -x for x in a ]

您可以使用map函数，这将为您循环

a = map( lambda x:-x, a)

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现在的问题是，只有当

a

正好有4个项目时，这才有效。推广到不同数量的项目…这就是循环的用途。

一些来自ipython的快速而肮脏的基准测试

import operator
a = map(operator.neg, a)

In [1]: a=range(10000)

In [2]: import numpy 

In [3]: timeit [-i for i in a]
1000 loops, best of 3: 576 us per loop

In [4]: timeit map(lambda i:-i, a)
1000 loops, best of 3: 1.68 ms per loop

In [5]: timeit list(-1*numpy.array(a))
100 loops, best of 3: 2.53 ms per loop

请注意，如果

a

可以是一个numpy数组，则无需浪费转换时间

In [6]: a = numpy.array(a)

In [7]: timeit -- -a
100000 loops, best of 3: 15.4 us per loop

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不知道为什么不需要循环的确切原因，也不知道没有其他有效的方法来否定列表，这是我的超快速解决方案（我不知道上下文，所以这可能不起作用）

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这不会修改现有列表，它将用答案为否定的新列表替换变量

a

。（当然，OP可能会接受这一点，但这是一个微妙的区别。）它是否比循环或列表理解快得多？如果您不使用

a=…

赋值，而是使用

a[：]=…

，那么这将通过执行切片赋值来更改列表。然后，对该列表的其他引用将看到否定的值。@PaulMcGuire感谢我不知道，并相应地更新了我的答案。Alex Martelli在回答这个问题时向我说明了这一点：由于时间限制，有什么特殊原因不循环吗。。循环需要很多时间。我必须修改多达10000个整数的列表，为什么你认为超过10000个整数的单个循环是你的瓶颈问题？这真的不会花很长时间。请注意，使用“map”和“lambda”的答案将比仅仅循环慢。仅仅是“不循环”本身并不会使代码更快。可能是你应该想办法不进行否定，所以可能是你能告诉自己为什么要进行否定，以及在这种情况下为什么循环较慢吗？请注意，与使用

map

的其他答案不同，这个答案可能比显式循环更快。另一个

map

答案都使用了

lambda

，这将使它们的速度变慢。不幸的是，Python和numpy之间的转换开销使得它不适合加速这样的单次操作

In [6]: a = numpy.array(a)

In [7]: timeit -- -a
100000 loops, best of 3: 15.4 us per loop

class nlist(object):
    def __init__(self, l):
        self._list = l

    def __getitem__(self, key):
        return -self._list[key]

    def __iter__(self):
        for i in self._list:
            yield -i


nl = nlist([1,2,3,4])
for i in nl:
    print i