将两个列表相乘，但将第一个列表中的每个数字乘以 python 中第二个列表中的所有数字答案

【问题标题】：Multiply two lists but multiply each number in the first list by all numbers in the second list in python将两个列表相乘，但将第一个列表中的每个数字乘以 python 中第二个列表中的所有数字
【发布时间】：2022-01-07 00:05:00
【问题描述】：

我有两个列表，我想将第一个列表中的每个数字乘以第二个列表中的所有数字

[1,2]x[1,2,3]

我希望我的结果是这样的[(1x1)+(1x2)+(1x3),(2x1)+(2x2)+(2x3)]

【问题讨论】：

那么你有什么尝试？显示您的代码minimal reproducible example 并说明您需要帮助的具体问题。
当心，Python 列表和 numpy 数组是非常不同的动物，解决方案也会大不相同。你必须准确地说你想做什么。

标签： python list numpy

【解决方案1】：

正如 cmets 指出的那样，纯 Python 解决方案与 numpy 解决方案将大不相同。

Pyhton

这里可以直接使用嵌套循环或列表推导：

list1 = [1, 2]
list2 = [1, 2, 3]

lst_output = []
for i in list1:
    for j in list2:
        lst_output .append(i*j)

#equivalent alternative
lst_output = [i*j for i in list1 for j in list2]

Numpy

numpy 也有很多方法可以解决这个问题。这是一个例子：

arr1 = np.array([1, 2])
arr2 = np.array([1, 2, 3])

xx, yy = np.meshgrid(arr1, arr2)

arr_output = xx * yy 

# optionally (to get a 1d array)
arr_output_flat = arr_output.flatten()

编辑：再次阅读您的问题，我注意到您声明您实际上希望输出为 2 个总和（3 个产品）。我建议你更准确地说出你想要的和你尝试过的。但是为了提供这些，您可以对上面的列表或数组执行以下操作：

# Pure Python
lst_output = [sum(i*j for j in list2) for i in list1]

# Numpy
xx, yy = np.meshgrid(arr1, arr2)
arr_output = np.sum(xx * yy, axis=0)

【讨论】：

【解决方案2】：

numpy

a = np.array([1,2])
b = np.array([1,2,3])

c = (a[:,None]*b).sum(1)

输出：array([ 6, 12])

蟒蛇

a = [1,2]
b = [1,2,3]

c = [sum(x*y for y in b) for x in a]

输出：[6, 12]

旧答案（每个元素的产品）

numpy

a = np.array([1,2])
b = np.array([1,2,3])
c = (a[:,None]*b).ravel()

输出：array([1, 2, 3, 2, 4, 6])

蟒蛇

a = [1,2]
b = [1,2,3]

c = [x*y for x in a for y in b]

## OR
from itertools import product
c = [x*y for x,y in product(a,b)]

输出：[1, 2, 3, 2, 4, 6]

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 numpy 的另一种方式（您可以扩展到两个列表之间的许多其他函数）：

a = [1,2]
b = [1,2,3]
np.multiply.outer(a,b).ravel()
#array([1, 2, 3, 2, 4, 6])

【讨论】：

【解决方案4】：

def multiplyLists(list1: list, list2:list) -> list:
    toReturn = []
    for i in list1:
        temp_sum = 0
        for j in list2:
            temp_sum += i * j
        toReturn.append(temp_sum)
    return toReturn

【讨论】：