python中的链表理解 this=rand（100,3,4） 对于范围（0100）内的i： 对于范围（0,3）内的j： 对于范围（0,4）内的k： 如果在我看来，您最好使用内置的numpy例程，例如 导入numpy >>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码

在我看来，您最好使用内置的numpy例程，例如

导入numpy >>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码<0.5,0,x）

---

在我看来，您最好使用内置的numpy例程，例如

导入numpy >>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码<0.5,0,x）

---

在我看来，您最好使用内置的numpy例程，例如

导入numpy >>>导入numpy.random >>>x=numpy.random.rand（100,3,4） >>>掩码=numpy.random.rand（*x.shape） >>>结果=numpy.其中（掩码<0.5,0,x）

---

---

输出不是列表，因此不确定您为什么要求列表理解？你是在问有没有一种更像python的方法来重构嵌套for循环？@Burhan：是的。同样的事情可以用链表来完成吗？没有嵌套循环？列表理解的结果是列表；您的代码没有生成列表（而是修改矩阵），因此不确定为什么要查找列表。矩阵可以被视为列表中的列表，对吗？但我对你的解决方案更满意。只是理解跑得更快。这就是为什么我喜欢列表理解。使用

numpy.where

应该足够快：我应该更明确一点——列表理解表达式的计算结果是一个新列表；它不是为修改列表而设计的（无论如何，你应该避免这样做——这是一个很大的bug来源）<代码>numpy.where如果不等同于理解，则可能会更快-注意，如果要将循环实现为理解，您将创建一个列表，然后丢弃它。输出不是列表，因此不确定您为什么要求列表理解？你是在问有没有一种更像python的方法来重构嵌套for循环？@Burhan：是的。同样的事情可以用链表来完成吗？没有嵌套循环？列表理解的结果是列表；您的代码没有生成列表（而是修改矩阵），因此不确定为什么要查找列表。矩阵可以被视为列表中的列表，对吗？但我对你的解决方案更满意。只是理解跑得更快。这就是为什么我喜欢列表理解。使用

numpy.where

应该足够快：我应该更明确一点——列表理解表达式的计算结果是一个新列表；它不是为修改列表而设计的（无论如何，你应该避免这样做——这是一个很大的bug来源）<代码>numpy.where如果不等同于理解，则可能会更快-注意，如果要将循环实现为理解，您将创建一个列表，然后丢弃它。输出不是列表，因此不确定您为什么要求列表理解？你是在问有没有一种更像python的方法来重构嵌套for循环？@Burhan：是的。同样的事情可以用链表来完成吗？没有嵌套循环？列表理解的结果是列表；您的代码没有生成列表（而是修改矩阵），因此不确定为什么要查找列表。矩阵可以被视为列表中的列表，对吗？但我对你的解决方案更满意。只是理解跑得更快。这就是为什么我喜欢列表理解。使用

numpy.where

应该足够快：我应该更明确一点——列表理解表达式的计算结果是一个新列表；它不是为修改列表而设计的（无论如何，你应该避免这样做——这是一个很大的bug来源）<代码>numpy.where如果不等同于理解，则可能会更快-注意，如果要将循环实现为理解，您将创建一个列表，然后丢弃它。输出不是列表，因此不确定您为什么要求列表理解？你是在问有没有一种更像python的方法来重构嵌套for循环？@Burhan：是的。同样的事情可以用链表来完成吗？没有嵌套循环？列表理解的结果是列表；您的代码没有生成列表（而是修改矩阵），因此不确定为什么要查找列表。矩阵可以被视为列表中的列表，对吗？但我对你的解决方案更满意。只是理解跑得更快。这就是为什么我喜欢列表理解。使用

numpy.where

应该足够快：我应该更明确一点——列表理解表达式的计算结果是一个新列表；它不是为修改列表而设计的（无论如何，你应该避免这样做——这是一个很大的bug来源）<代码>numpy。如果不等同于理解，则可能会更快-注意，如果要将循环实现为理解，您将创建一个列表，然后丢弃它。您能否解释一下

rand（*x.shape）

是如何工作的？这是什么意思？@AbhishekTripathi-See你能解释一下rand（*x.shape）是如何工作的吗？这是什么意思？@AbhishekTripathi-See你能解释一下rand（*x.shape）是如何工作的吗？这是什么意思？@AbhishekTripathi-See你能解释一下rand（*x.shape）是如何工作的吗？这是什么意思？@AbhishekTripathi明白了

this = rand(100,3,4)
for i in range(0,100):
    for j in range(0,3):
        for k in range(0,4):
            if rand()<0.5:
                this[i,j,k]=0

>>> import numpy
>>> import numpy.random
>>> x = numpy.random.rand(100, 3, 4)
>>> mask = numpy.random.rand(*x.shape)
>>> result = numpy.where(mask < 0.5, 0, x)