嵌套for循环:为什么内循环只执行一次？

Question

我对在python中使用double for循环感到困惑,这是我的代码:

import numpy as np

range1 = np.linspace(1,6,10)
range2 = reversed(np.linspace(1,6,10))

for t1 in range1:
    print t1
    for t2 in range2:
        print t1,t2

输出是这样的:

1.0
1.0 6.0
1.0 5.44444444444
1.0 4.88888888889
1.0 4.33333333333
1.0 3.77777777778
1.0 3.22222222222
1.0 2.66666666667
1.0 2.11111111111
1.0 1.55555555556
1.0 1.0
1.55555555556
2.11111111111
2.66666666667
3.22222222222
3.77777777778
4.33333333333
4.88888888889
5.44444444444
6.0

它只对外循环的第一个值执行内循环,为什么会发生这种情况？如何让它循环遍历第一个和第二个变量的所有组合？

Answer 1

reversed()产生一个迭代器 ; 一旦到达迭代器的末尾,就无法重复使用它:

>>> it = reversed([1, 2, 3])
>>> list(it)
[3, 2, 1]
>>> list(it)
[]

为嵌套循环创建一个新的迭代器:

for t1 in range1:
    print t1
    for t2 in reversed(range1):
        print t1,t2

该reversed()文件链接到迭代器词汇的条目:

当没有更多数据可用时,StopIteration会引发异常.此时,迭代器对象已耗尽,并且对其__next__()方法的任何进一步调用StopIteration再次引发.

大胆强调我的.

Answer 2

在每个尊重 python 数据模型的实现中， 的结果reversed只能被耗尽一次（因为它应该返回一个在第一次遍历后耗尽的迭代器）。迭代器耗尽后，它将不再有yield任何项目。但您可以使用切片简单地反转数组：

range2 = np.linspace(1,6,10)[::-1]

for t1 in range1:
    print t1
    for t2 in range2:
        print t1,t2

基本切片numpy.array非常高效，甚至不需要复制原始数据。

鉴于您使用了arrays，您应该意识到迭代它们是一个非常慢的操作，因为每个值都需要在迭代期间拆箱。如果您确实需要迭代一维arrays （提示：您通常不需要），您应该将它们转换为lists：

range1 = np.linspace(1,6,10).tolist()
range2 = np.linspace(1,6,10)[::-1].tolist()

因为与循环tolist中的（隐式）拆箱相比，拆箱效率更高for。

Answer 3

reversed返回一个迭代器。迭代器只能被使用一次。

您在第一次迭代期间使用该迭代器。

要多次使用迭代器，您可以将其存储在list：

import numpy as np

range1 = np.linspace(1,6,10)
range2 = list(reversed(np.linspace(1,6,10)))  # store in list

for t1 in range1:
    print t1
    for t2 in range2:
        print t1,t2

迭代器的好处之一是永远不会计算整个列表。您可以迭代超过 100 万个元素，而无需创建整个[0, 1, ..., 1000000]列表，如果您的算法期望在满足条件时跳出循环，那就更好了。

在像OP这样的简单情况下，列表很短，并且您知道您将迭代所有元素，因此使用列表非常简单且高效。