Comprensione di elenchi nidificati in Python
Questo articolo parla del significato della comprensione degli elenchi nidificati in Java. Abbiamo anche incluso programmi di esempio per mostrarti come puoi utilizzare questa funzione in un processo.
Comprensione delle liste in Python
In Python, la comprensione delle liste è uno dei metodi più semplici per creare nuove liste utilizzando gli elementi presenti in una lista già fatta. Ad esempio, si può creare un elenco contenente automobili da un elenco contenente tutti i tipi di automobili.
Comprensione di elenchi nidificati in Python
La comprensione della lista annidata è proprio come i cicli for
annidati. La comprensione della lista annidata è una comprensione della lista all’interno di un’altra comprensione della lista.
Esempio:
array = [[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18, 20]]
print([b for a in array for b in a])
Produzione:
[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]
Nel programma sopra, è stato creato un unico elenco utilizzando un array bidimensionale contenente tre elenchi. Pertanto, viene creato un nuovo elenco utilizzando elenchi già esistenti.
Ecco un altro esempio di comprensione di elenchi nidificati.
array = [[a for a in range(4)] for b in range(6)]
print(array)
Produzione:
[[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]]
Qui viene creato un array bidimensionale utilizzando la funzione range()
. Il comando range()
viene utilizzato per restituire una sequenza che inizia con 0
per impostazione predefinita; continua anche ad aumentare di 1
per impostazione predefinita. Il numero posto come argomento della funzione è il punto finale della sequenza di numeri; la sequenza dei numeri si ferma prima del numero indicato.
Qui, la prima comprensione della lista è il numero di elementi presenti in ogni elenco nell’array bidimensionale. La comprensione della lista al di fuori della prima comprensione della lista è il numero di elenchi presenti nell’array bidimensionale.
Lakshay Kapoor is a final year B.Tech Computer Science student at Amity University Noida. He is familiar with programming languages and their real-world applications (Python/R/C++). Deeply interested in the area of Data Sciences and Machine Learning.
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