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我喜欢Python列表理解语法.

它也可以用来创建字典吗？例如,通过迭代成对的键和值:

mydict = {(k,v) for (k,v) in blah blah blah}  # doesn't work

想象一下,你有:

keys = ['name', 'age', 'food']
values = ['Monty', 42, 'spam']

生成以下字典的最简单方法是什么？

a_dict = {'name' : 'Monty', 'age' : 42, 'food' : 'spam'}

我想获取两个列表并找到两者中出现的值.

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]

returnMatches(a, b)

[5]例如,会回来.

我理解的是什么timeit,但我不知道如何在我的代码中实现它.

我如何比较两个功能,说insertion_sort和tim_sort,用timeit？

什么是Pythonic方法来实现以下目标？

# Original lists:

list_a = [1, 2, 3, 4]
list_b = [5, 6, 7, 8]

# List of tuples from 'list_a' and 'list_b':

list_c = [(1,5), (2,6), (3,7), (4,8)]

每个成员list_c都是一个元组,其第一个成员来自list_a,而第二个来自list_b.

我有纬度列表和经度列表,需要迭代纬度和经度对.

是否更好:

• A.假设列表长度相等:

  for i in range(len(Latitudes)):
      Lat,Long=(Latitudes[i],Longitudes[i])
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

• B.或者:

  for Lat,Long in [(x,y) for x in Latitudes for y in Longitudes]:
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

(注意B是不正确的.这给了我所有的对,相当于itertools.product())

关于每个的相对优点的任何想法,或者更多的pythonic？

我想执行元素明智的乘法,在Python中将两个列表乘以值,就像我们可以在Matlab中一样.

这就是我在Matlab中的表现.

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
a .* b = [2, 6, 12, 20]

对于from 和from的每个组合x * y,列表理解将给出16个列表条目.不确定如何映射这个.xayb

如果有人对此感兴趣,我有一个数据集,并希望将其乘以Numpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =).

如何在同一个for循环中包含两个变量？

t1 = [a list of integers, strings and lists]
t2 = [another list of integers, strings and lists]

def f(t):  #a function that will read lists "t1" and "t2" and return all elements that are identical
    for i in range(len(t1)) and for j in range(len(t2)):
        ...

想想我正在调用它的副作用的函数,而不是返回值(比如打印到屏幕,更新GUI,打印到文件等).

def fun_with_side_effects(x):
    ...side effects...
    return y

现在,是Pythonic使用列表推导来调用这个函数:

[fun_with_side_effects(x) for x in y if (...conditions...)]

请注意,我不会将列表保存在任何位置

或者我应该像这样调用这个函数:

for x in y:
    if (...conditions...):
        fun_with_side_effects(x)

哪个更好？为什么？

假设我有两个或更多相同长度的列表.迭代它们的好方法是什么？

a,b是名单.

 for i, ele in enumerate(a):
    print ele, b[i]

要么

for i in range(len(a)):
   print a[i], b[i]

或者我缺少任何变种？

使用一个优于其他优势是否有任何特别的优势？