将嵌套列表理解转换为常规 for 循环答案

【问题标题】：Convert a nested list-comprehension to regular for loops将嵌套列表理解转换为常规 for 循环
【发布时间】：2021-02-03 00:20:06
【问题描述】：

我想知道如何用常规循环编写这个列表理解：

sep_class = [[x for x, t in zip(X_train, y_train) if t==c] for c in np.unique(y_train)]

我是这样尝试的：

sep_class = []
for c in np.unique(y_train):
    for x, t in zip(X_train, y_train):
        if t == c:
            sep_class.append(x)

但输出不同。我做错了什么？

【问题讨论】：

是的，它们应该是，除了 sep 没有定义的事实。
请阅读treyhunner.com/2015/12/python-list-comprehensions-now-in-color
这个列表理解正在创建一个带有子列表的列表，而其他代码似乎将所有内容附加到同一个列表中。
@Tomerikoo 我试图询问如何分解我拥有的列表理解，但没关系，我看到了 Karl Knechtel 的链接并想通了。
这可能会有所帮助：stackoverflow.com/questions/32429184/…

标签： python list-comprehension

【解决方案1】：

sep_class = []
for c in np.unique(y_train):
    sep_class.append([])
    for x, t in zip(X_train, y_train):
        if t ==c:
            sep_class[c].append(x)

现在它们是相同的。

【讨论】：

但这假设c 的行为类似于for c in range(...)...如果c 在第一次迭代中是2 怎么办？
@Tomerikoo 从来没有想过这个......但你说得对，因为我的独特（y_train）只是（0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 ) 所以这适用于我的情况。无论如何，这是一个糟糕的问题，我想通了。谢谢。
其实这不是一个坏问题！我在网站上找不到类似的东西，就在今天遇到了类似的问题。所以这实际上是一个可以帮助其他人的好问题 - 你可能问错了......查看我对你的问题的编辑并查看我的答案以及更多解释

【解决方案2】：

将列表理解转换为常规循环的最通用方法如下：

l = [f(x) for x in iter]

# converts to:

l = []
for x in iter:
    l.append(f(x))

当您在推导式中创建嵌套列表时，这会变得有点复杂，但遵循相同的逻辑，现在f(x) 是 list-comp 本身的翻译。所以我们有：

l = [[g(x) for x in sub] for sub in iter]

# converts to:

l = []
for sub in iter:
    temp = []
    for x in sub:
        temp.append(g(x))
    l.append(temp)

因此，在您的情况下，只需添加条件，list-comp 就变为：

sep_class = [[x for x, t in zip(X_train, y_train)if t ==c] for c in np.unique(y_train)]

# converts to:

sep_class = []
for c in np.unique(y_train):
    sub = []
    for x, t in zip(X_train, y_train):
        if t == c:
            sub.append(x)
    sep_class.append(sub)

【讨论】：