Elegante Art, mit 2D-Liste in Python zu arbeiten

Question

Ich habe gerade mit Python 2.7 für ein paar Monate gestartet. Ich arbeite normalerweise mit einer 2D-Liste in Python, einfache Aufgabe, aber ich frage mich, ob es eine elegantere Möglichkeit gibt, meinen Job in Python 2.7 zu erledigen?

Hier ist meine Aufgabe. Ich habe eine 2D-Liste:

Ich möchte die obige 2D-String-Liste in 2D Integer-Liste konvertieren.

expected_result = [[1, 2], [3, 4]] 

Wie üblich, kann ich wie folgt:

def convert_2D_string_list(my_list): 
    for a_group in my_list: 
     yield [int(k.replace("__cat_","")) for k in a_group] 

Aber die oben konnte nicht arbeiten, wenn meine Eingabe hat 3 Dimensionen wie:

my_second_list = [[["__cat_1", "__cat_2"], "__cat_12"], 
        [["__cat_3", "__cat_4"], "__cat_34"]] 

Wenn meine Eingangsliste integer ist Ich kenne den eleganten Weg um ihn zu transformieren. Zum Beispiel:

def convert_2D_int_list: 
    my_list = [[1, 2], [3, 4]] 
    import numpy as np 
    # Assume that, I want to add 1 for each of element 

    # Convert to numpy array 
    my_list = np.asarray(my_list) 
    my_list += 1 

    # my_list = [[2, 3], [4, 5]] 
    return my_list 

Was ist die beste Methode für meine convert_2D_string_list Methode? Also im Falle ist es nicht 2D-Liste, aber 3D-Liste -> Ich habe keine Angst vor der Anzahl der Dimensionen.

Jeder Vorschlag wäre willkommen. Danke.

Answer 1

Numpy Array funktioniert sehr gut mit Zahlen, es ist ein wenig trickreicher mit Strings. np.vectorize ist eine Arbeit für eine solche Situation, auch keine Leistungsverbesserung ist getan. Aber es schafft viele Dimensionen, ich hoffe, Sie werden es elegant finden.

a=np.array([[[['__cat_0', '__cat_1'], 
     ['__cat_2', '__cat_3']], 

     [['__cat_4', '__cat_5'], 
     ['__cat_6', '__cat_7']]], 


     [[['__cat_8', '__cat_9'], 
     ['__cat_10', '__cat_11']], 

     [['__cat_12', '__cat_13'], 
     ['__cat_14', '__cat_15']]]]) 


def f(str): return int(str[6:])   
fv=np.vectorize(f) 

print(fv(a)) 

gibt:

[[[[ 0 1] 
    [ 2 3]] 

    [[ 4 5] 
    [ 6 7]]] 


[[[ 8 9] 
    [10 11]] 

    [[12 13] 
    [14 15]]]]  

Bemerkung: a ist np.vectorize(lambda n : '__cat_'+str(n))(np.arange(16).reshape((2,)*4));)

Answer 2

Sie Ihre Zeichenfolge 2D-Liste konvertieren 2D-Liste mit Karte und Listenkomprehensionen

my_list = [["__cat_1", "__cat_2"],["__cat_3", "__cat_4"]]  
my_list = [map(lambda z: int(z.split('_')[-1]), ls) for ls in my_list] 
print my_list # [[1,2],[3,4]] 

3d Liste int:

my_list = [["__cat_1", "__cat_2", '__cat_3'],["__cat_1", "__cat_2", '__cat_3']] 
my_list = [map(lambda z: int(z.split('_')[-1]), ls) for ls in my_list] 
print my_list # [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]] 

Answer 3

Ich hoffe, dies kann nützlich für Sie:

def con(x): # you can do here whatever u want return x.split('_')[-1] y= [con(v) for v in my_list]

Answer 4

die Werte ändern, während rekursiv die Liste kopiert (s).

def visit(fn, xs): 
    return [visit(fn, x) if isinstance(x, list) else fn(x) for x in xs] 

in diesem Fall ist die Änderungsfunktion fn ist so etwas wie:

def categorize(s): 
     return int(re.match(r'__cat_(\d*)', s).group(1)) 

diese Prüfung:

my_second_list = [[["__cat_1", "__cat_2"], "__cat_12"], 
       [["__cat_3", "__cat_4"], "__cat_34"]] 

print visit(categorize, my_second_list) 

Ausgänge:

> [[[1, 2], 12], [[3, 4], 34]]