Risposte:
new_list = [x+1 for x in my_list]
lst = [1, 2, 3]; e = lst[0]; e += 1
. e
non ha alcuna informazione sulla sua provenienza, è solo una variabile a cui è stato assegnato un elemento di un elenco. Dopo avergli assegnato qualcos'altro, l'elenco lst
non cambierà.
new_list = (x+1 for x in my_list)
>>> mylist = [1,2,3]
>>> [x+1 for x in mylist]
[2, 3, 4]
>>>
Le altre risposte sulla comprensione dell'elenco sono probabilmente la soluzione migliore per una semplice aggiunta, ma se hai una funzione più complessa che devi applicare a tutti gli elementi, allora la mappa potrebbe essere una buona scelta.
Nel tuo esempio sarebbe:
>>> map(lambda x:x+1, [1,2,3])
[2,3,4]
map(1 .__add__, ...)
funziona anche. Si noti che è necessario uno spazio tra 1
e .
per impedire al parser di pensare che sia un galleggiante
Modifica: questo non è sul posto
Innanzitutto non utilizzare la parola "elenco" per la tua variabile. Ombreggia la parola chiave list
.
Il modo migliore è farlo sul posto usando la giunzione, nota che [:]
denota una giunzione:
>>> _list=[1,2,3]
>>> _list[:]=[i+1 for i in _list]
>>> _list
[2, 3, 4]
_list[:]=(i+1 for i in _list)
.
_list[:]=(i+1 for i in _list)
crei un nuovo elenco?
>>> [x.__add__(1) for x in [1, 3, 5]]
3: [2, 4, 6]
La mia intenzione qui è esporre se l'elemento nell'elenco è un numero intero che supporta varie funzioni integrate.
Python 2+:
>>> mylist = [1,2,3]
>>> map(lambda x: x + 1, mylist)
[2, 3, 4]
Python 3+:
>>> mylist = [1,2,3]
>>> list(map(lambda x: x + 1, mylist))
[2, 3, 4]
È venuto attraverso un modo non così efficiente, ma unico per farlo. Quindi condividilo attraverso. E sì, richiede spazio extra per un altro elenco.
from operator import add
test_list1 = [4, 5, 6, 2, 10]
test_list2 = [1] * len(test_list1)
res_list = list(map(add, test_list1, test_list2))
print(test_list1)
print(test_list2)
print(res_list)
#### Output ####
[4, 5, 6, 2, 10]
[1, 1, 1, 1, 1]
[5, 6, 7, 3, 11]
from operator import add
Molte delle risposte sopra sono molto buone. Ho anche visto alcune risposte strane che faranno il lavoro. Inoltre, l'ultima risposta vista è stata attraverso un normale ciclo. Questa volontà di dare risposte mi porta a , itertools
e numpy
che farà lo stesso lavoro in modo diverso.
Qui presento diversi modi per fare il lavoro, senza risposta sopra.
import operator
import itertools
x = [3, 5, 6, 7]
integer = 89
"""
Want more vairaint can also use zip_longest from itertools instead just zip
"""
#lazy eval
a = itertools.starmap(operator.add, zip(x, [89] * len(x))) # this is not subscriptable but iterable
print(a)
for i in a:
print(i, end = ",")
# prepared list
a = list(itertools.starmap(operator.add, zip(x, [89] * len(x)))) # this returns list
print(a)
# With numpy (before this, install numpy if not present with `pip install numpy`)
import numpy
res = numpy.ones(len(x), dtype=int) * integer + x # it returns numpy array
res = numpy.array(x) + integer # you can also use this, infact there are many ways to play around
print(res)
print(res.shape) # prints structure of array, i.e. shape
# if you specifically want a list, then use tolist
res_list = res.tolist()
print(res_list)
Produzione
>>> <itertools.starmap object at 0x0000028793490AF0> # output by lazy val
>>> 92,94,95,96, # output of iterating above starmap object
>>> [92, 94, 95, 96] # output obtained by casting to list
>>> __
>>> # |\ | | | |\/| |__| \ /
>>> # | \| |__| | | | |
>>> [92 94 95 96] # this is numpy.ndarray object
>>> (4,) # shape of array
>>> [92, 94, 95, 96] # this is a list object (doesn't have a shape)
La mia unica ragione per evidenziare l'uso di numpy
è che si dovrebbero sempre fare tali manipolazioni con librerie come numpy perché è efficiente in termini di prestazioni per array molto grandi.