在 Python 中,是否有一种简洁的方法来使用具有多个迭代器的列表推导?

In Python, is there a concise way to use a list comprehension with multiple iterators?(在 Python 中,是否有一种简洁的方法来使用具有多个迭代器的列表推导?)
本文介绍了在 Python 中,是否有一种简洁的方法来使用具有多个迭代器的列表推导?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧!

问题描述

基本上,我想在两个迭代器的笛卡尔积"上构建一个列表理解.想想下面的 Haskell 代码:

Basically, I would like to build a list comprehension over the "cartesian product" of two iterators. Think about the following Haskell code:

[(i,j) | i <- [1,2], j <- [1..4]]

产生

[(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(2,1),(2,2),(2,3),(2,4)]

能否以简洁的方式在 Python 中获得类似的行为?

Can I obtain a similar behavior in Python in a concise way?

推荐答案

你问这个吗?

[ (i,j) for i in range(1,3) for j in range(1,5) ]

这篇关于在 Python 中,是否有一种简洁的方法来使用具有多个迭代器的列表推导?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!

本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会在确认后第一时间进行删除!

相关文档推荐

groupby multiple coords along a single dimension in xarray(在xarray中按单个维度的多个坐标分组)
Group by and Sum in Pandas without losing columns(Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列)
Group by + New Column + Grab value former row based on conditionals(GROUP BY+新列+基于条件的前一行抓取值)
Groupby and interpolate in Pandas(PANDA中的Groupby算法和插值算法)
Pandas - Group Rows based on a column and replace NaN with non-null values(PANAS-基于列对行进行分组,并将NaN替换为非空值)
Grouping pandas DataFrame by 10 minute intervals(按10分钟间隔对 pandas 数据帧进行分组)