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在list-comprehension Python 3.7中重新定义列表

是通过使用简洁且高效的语法创建新的列表。它允许我们使用一行代码来定义新的列表,而不必使用传统的for循环和临时变量。

具体的语法是:[expression for item in iterable if condition]。

  • expression表示我们想要在新列表中使用的表达式或操作。
  • item表示从可迭代对象中取出的每个元素。
  • iterable是一个可迭代对象,例如列表、元组或字符串。
  • condition(可选)是一个条件语句,用于过滤出满足特定条件的元素。

在重新定义列表时,我们可以使用任何Python 3.7支持的操作符和函数。这包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。

下面是一个简单的例子:

代码语言:txt
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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]

在这个例子中,我们使用列表推导式重新定义了一个新列表squared_numbers。我们首先遍历numbers列表中的每个元素x,然后通过x**2计算每个元素的平方。最后,我们使用条件语句过滤出只有偶数的元素。

对于list-comprehension Python 3.7中重新定义列表,可以应用于许多场景,包括数据转换、筛选、过滤等。它提供了一种快速、简洁的方式来处理和操作列表数据。

以下是一些使用list-comprehension的常见应用场景和示例:

  1. 数据转换:
代码语言:txt
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names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
uppercase_names = [name.upper() for name in names]

这个例子中,我们将names列表中的每个元素转换为大写字母。

  1. 筛选和过滤:
代码语言:txt
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numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

在这个例子中,我们只保留numbers列表中的偶数元素。

  1. 复杂表达式和多个迭代:
代码语言:txt
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matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flattened_matrix = [x for row in matrix for x in row]

这个例子中,我们通过在两个迭代中嵌套使用list-comprehension来展平二维矩阵。

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