python - Python 中的嵌套列表理解

Question

我有一个列表理解力，我正在努力思考，但我似乎无法理解我所追求的，我想看看是否有其他人知道如何做!

我的基本数据结构是这样的:

structure = [[np.array([[1,2,3],[4,5,6]]), np.array([[7,8,9],[10,11,12]])], [np.array([[13,14,15],[16,17,18]]), np.array([[19,20,21],[22,23,24]])]]

所以我得到了一个包含 numpy 数组子列表的整体列表，我想要的输出是某种分组(不管它是列表还是数组)与以下元素配对:

[1, 13]
[4, 16]
[2, 14]
[5, 17]
[3, 15]
[6, 18]

我以为我可以通过以下样式构造得到它:

output = [structure[i][0][j] for j in range(9) for i in range(len(structure))] 但是，唉，没有快乐。

我真的不介意它是否需要多个阶段 - 只是想将这些元素组合在一起!

(作为背景知识——我有各种模型输出的概率列表，在这些模型中我有一个训练列表和一个验证列表:

[[model_1], [model_2], ..., [model_n]]

其中 [model_1] 是 [[training_set], [validation_set], [test_set]]

和[training_set]是np.array([p_1, p_2, ..., p_n],[p_1, p_2, ..., p_n],...] )

我想将每个模型的项目 1 的预测组合在一起，并从中创建一个长度等于我拥有的模型数量的训练向量。然后，我想对 [training_set] 的第二行执行相同的操作。

如果这没有意义，请告诉我!

Answer 1

由于 structure 中的所有数组(和子列表)大小相同，您可以将其转换为一个更高维的数组:

In [189]: A=np.array(structure)
Out[189]: 
array([[[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6]],

        [[ 7,  8,  9],
         [10, 11, 12]]],


       [[[13, 14, 15],
         [16, 17, 18]],

        [[19, 20, 21],
         [22, 23, 24]]]])

In [190]: A.shape
Out[190]: (2, 2, 2, 3)

reshape 和交换轴可以为您提供各种组合。

例如，您可以选择示例子列表中的值:

In [194]: A[:,0,:,:]
Out[194]: 
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],

       [[13, 14, 15],
        [16, 17, 18]]])

并 reshape 得到

In [197]: A[:,0,:,:].reshape(2,6)
Out[197]: 
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
       [13, 14, 15, 16, 17, 18]])

并转置得到 6 行对:

In [198]: A[:,0,:,:].reshape(2,6).T
Out[198]: 
array([[ 1, 13],
       [ 2, 14],
       [ 3, 15],
       [ 4, 16],
       [ 5, 17],
       [ 6, 18]])

为了让它们按 1,4,2,5.. 的顺序排列，我可以先转置

In [208]: A[:,0,:,:].T.reshape(6,2)
Out[208]: 
array([[ 1, 13],
       [ 4, 16],
       [ 2, 14],
       [ 5, 17],
       [ 3, 15],
       [ 6, 18]])