Python 在列表中操作列表的优雅方式？

编辑：我稍微修改了我的问题，使其更一般化，因此p[I][j]中的I也可以更改

对Python来说非常陌生。我在一个列表中有[equal length]列表，它构成了一个4行5列的网格：

p = [[1.0, 3.0, 4.0, 1.0, 1.0],
     [1.0, 1.0, 5.0, 1.0, 1.0],
     [1.0, 6.0, 6.0, 1.0, 1.0],
     [1.0, 4.0, 1.0, 1.0, 6.0]]

要操纵每个单元格，我现在要做的是：

for i in range(len(p)):
    for j in range(len(p[0])):
        p[i][j] = p[i][j - 1] * c1 + p[(i + 1) % len(p)][j] * c2

---

我的问题是：有没有一种更优雅的方式来编写它，而不是在另一个for循环中使用for循环？也许使用lambda？

使用

map

和

lambda

的组合可以达到目的。

使用

map

和

lambda

的组合可以达到目的。

您可以不使用索引进行迭代：

for row in p:
    for j in range(len(row)):
        row[j] = row[j - 1 % len(row)] * c1 + row[j] * c2

我让你来决定是否有更好的方法让你在一排进行手术

---

如果您想在行和列之间交叉引用，那么没有更好的方法，除非您想使用numpy之类的工具。

您可以在不使用索引的情况下进行迭代：

for row in p:
    for j in range(len(row)):
        row[j] = row[j - 1 % len(row)] * c1 + row[j] * c2

我让你来决定是否有更好的方法让你在一排进行手术

---

如果您想在行和列之间交叉引用，那么没有更好的方法，除非您想使用numpy之类的工具。

如果您不想要两个嵌套循环，您可以在行上循环，并使用“列表理解”构造每个替换行（这也恰好使用关键字

for

）：

由于您是python新手，我将添加一些建议：

a） 使用两个嵌套for循环没有什么错。在我看来，它们是编写示例的最佳（最清晰、最优雅）方式

b） 你知道1%len（p[0]）是一个常数，对吗？但是，即使在p只有一列的情况下（因为索引-1的工作方式），您可能也没有意识到

行[i-1%len（row）]==行[i-1]

---

c） 有人提出了查看numpy数组的好建议（但随后删除了答案）。我支持它。

如果您不想要两个嵌套循环，可以在行上循环，并使用“列表理解”构造每个替换行（这也恰好使用关键字

）：

由于您是python新手，我将添加一些建议：

a） 使用两个嵌套for循环没有什么错。在我看来，它们是编写示例的最佳（最清晰、最优雅）方式

b） 你知道1%len（p[0]）是一个常数，对吗？但是，即使在p只有一列的情况下（因为索引-1的工作方式），您可能也没有意识到
行[i-1%len（row）]==行[i-1]

c） 有人提出了查看numpy数组的好建议（但随后删除了答案）。我附议。
你想用这些电池做什么？我可能可以从你正在做的事情中看出你的意图，但这并不明显。我想像在代码中一样操纵它们：
p[I][j]=p[I][j-1%len（p[0]）]*c1+p[I][j]*c2
，但我想在for中去掉for。也许用
xrange
替换
range
。用索引算法放慢速度
p[i+1%len（p）
给出了一个范围错误。您的意思是（i+1）%len（p）？@tuva-我早些时候建议使用numpy，但是为了说明它的价值，这个特定的问题实际上更清楚地写为嵌套循环。如果你没有在适当的位置修改数组，你会使用
numpy.roll
。因为你在适当的位置修改它，但这不是一回事。如果这段代码是一个性能瓶颈，我可以告诉你怎么做w用numpy来加速它。但是它的可读性会低很多。（老实说，如果你遇到性能问题，它非常适合cython。）你想用这些单元格做什么？我可能可以从你正在做的事情中看出你的意图，但这并不明显。我想像在代码中一样操纵它们：
p[I][j]=p[i][j-1%len（p[0]）]*c1+p[i][j]*c2
但我想在for中去掉for。可能用
xrange
替换
range
。用索引算法放慢速度！
p[i+1%len（p）
给出了一个范围错误。你是指（i+1）%len p吗？@tuva-我早些时候建议使用numpy，但是为了说明它的价值，这个特定的问题实际上更清楚地写为嵌套循环。如果你没有在适当的位置修改数组，你会使用
numpy.roll
。因为你在适当的位置修改它，但这不是一回事。如果这段代码是一个性能瓶颈，我可以告诉你怎么做w使用numpy加快速度。不过，它的可读性要差得多。（老实说，如果你遇到性能问题，它非常适合cython。）感谢你的回答。我稍微修改了我的问题，使其更一般化，即p[I][j]中的I也可以更改。感谢您的回答。我稍微更改了我的问题，使其更为一般化，因此p[I][j]中的I也可以更改。