python - 如何对矩阵的不同列应用不同的操作？

Question

我有一个嵌套列表作为矩阵。对于它的每一列的项目，我需要应用相同的操作，但操作的参数之一取决于列，因此它是可变的，并且包含在列表中。我应该为此使用什么？

例子:

arg_list = [1,2,3]

matrix = [[1,2,3],
          [1,3,5],
          [6,7,2],
          [1,4,2]]

减法结果:

matrix = [[0,0,0],
          [0,1,2],
          [5,5,-1],
          [0,2,-1]]

Answer 1

您可以使用一系列lambda 表达式 来执行您想要执行的操作，例如:

operations = [lambda x:x*2,lambda x:x+1,lambda x:x//3]

所以这里我们将第一列乘以二，将第二列递增，将第三列除以三。

现在我们可以使用下面的列表理解来生成一个新的矩阵:

new_matrix = [[f(x) for f,x in zip(operations,row)] for row in matrix]

假设你的矩阵是:

matrix = [[1,2,3],
          [1,3,5],
          [6,7,2],
          [1,4,2]]

那么 new_matrix 是:

>>> [[f(x) for f,x in zip(operations,row)] for row in matrix]
[[2, 3, 1], [2, 4, 1], [12, 8, 0], [2, 5, 0]]

或更语法上:

new_matrix = [[2,  3, 1],
              [2,  4, 1],
              [12, 8, 0],
              [2,  5, 0]]

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如果您有一个通用函数:

def f(column,x):
    # ... column is the index (starting by 0)
    return column+x # an example

你可以使用枚举:

new_matrix = [[f(col,x) for col,x in enumerate(row)] for row in matrix]

在你的情况下你可以这样写:

def f(column,x):
    return x-arg_list[column]