这个python for循环实际上在做什么

我正在尝试将一些代码从Python移植到R，我在Python代码中遇到了

for

的用法，我以前从未见过，我无法通过谷歌搜索找到答案：

代码行是：

logp=[theta[np.newaxis，…]用于theta中的theta]

我理解

theta[np.newaxis，…]

部分，但由于一些原因，我无法理解后面的

for

子句

我在这里做了一个可复制的小例子：

import numpy as np
theta = np.random.rand(5, 2, 2, 3)
thetai = theta[0]

logp = [theta[np.newaxis, ...] for theta in thetai]

生成此输出：

logp
Out[406]: 
[array([[[0.305, 0.071, 0.483],
         [0.005, 0.627, 0.24 ]]]),
 array([[[0.648, 0.524, 0.254],
         [0.257, 0.367, 0.796]]])]

有几件事我不明白。 1.for子句在做什么？它是数组子集的一种方法吗？

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2.当

θ

实际上是

θ

的子集时，如何在

θ

中计算

θ

在python中称为列表理解。基本思想是以更紧凑的方式编写语句。 而不是

arr = []
for x in range(10):
  arr.append(x)

我们可以写作

arr = [ x for x in range(10)]

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谢谢。但在我的例子中，我也没有“得到for循环的顺序-它是

对于smallthing中的bigthing

但不知怎么回事？@user2498193我对numpy不太了解，但θ的形状是（2,3），而tai的形状是（2,2,3），这显然意味着tai是“bigthing”，而θ是“smallthing”。始终可以使用print语句和theta.shape检查数组和维度。希望有帮助。

theta

具有

np.random.rand

语句中声明的形状（5,2,2,3）。列表理解代码维护这些维度。请注意，当我在for循环中表示代码时，θ在tai:theta[np.newaxis，…]中的θ会以某种方式将θ的形状更改为（2,3）。要么我把它编错了，要么列表理解表达式的计算方式不同somehow@user2498193对不起，我不能正确回答你的问题。你说你是在为“小东西”中的“大东西”做

，但你不是。θin
对于θi中的θ
具有形状（2,3）。但原始θ的形状是（5,2,2,3）。这意味着这些θ不一样。事实上，

中x的

表示“x”是循环中的临时变量。您原来的theta在模块中具有全球范围。不，谢谢您的努力！是的，有人在这里向我解释过：我根本没有意识到for循环中的θ是一个不同的θ。我自己不会为这个迭代循环计数器选择θ！请重新回答这个问题。所提到的理解问题列表只回答了部分问题。问题的第二部分是关于为什么
在smallthing中为bigthing
工作。这似乎与列表理解表达式有关，因为扩展for循环表达式似乎会改变行为