列表理解 - Python

在 Python 中，列表理解（List Comprehensions）是一种简洁而强大的方式，用于从一个已存在的列表（或其他可迭代对象）中创建一个新的列表。

列表理解的基本语法如下：

new_list = [expression for item in iterable if condition]

其中，

• new_list 是生成的新列表；
• expression 是一个表达式，用于定义新列表中的每个元素；
• item 是可迭代对象 iterable 中的元素；
• if condition 是一个可选的条件，用于筛选 iterable 中的元素。

示例

假设我们有一个整数列表 [1, 2, 3, 4, 5]，我们想要生成一个新的列表，其中包含原列表中每个元素的平方。我们可以使用列表理解来实现这个目标：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers]

最终的结果是 squared_numbers 等于 [1, 4, 9, 16, 25]。

我们还可以通过添加条件来筛选列表中的元素。例如，我们希望只保留原列表中的偶数，可以使用以下代码：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

在这个例子中，even_numbers 等于 [2, 4]。

列表理解也可以嵌套使用，以创建更复杂的列表。例如，我们将使用两个嵌套的列表理解来生成一个九九乘法表：

multiplication_table = [[x * y for y in range(1, 10)] for x in range(1, 10)]

multiplication_table 的结果是一个二维列表，包含从 1 到 9 的乘法表。

列表理解提供了一种简洁和直观的方式来处理列表和其他可迭代对象。它可以大大简化代码，提高可读性和效率。

注意：列表理解不是 Python 中的唯一选择，通过使用显式的 for 循环和条件语句，您可以达到相同的结果。然而，列表理解通常更简洁、更易读，并且在处理大型数据集时会更高效。

更多关于列表理解的信息，请参考 Python 官方文档。

## 列表理解 - Python

在 Python 中，列表理解（List Comprehensions）是一种简洁而强大的方式，用于从一个已存在的列表（或其他可迭代对象）中创建一个新的列表。

列表理解的基本语法如下：

new_list = [expression for item in iterable if condition]

其中，
- `new_list` 是生成的新列表；
- `expression` 是一个表达式，用于定义新列表中的每个元素；
- `item` 是可迭代对象 `iterable` 中的元素；
- `if condition` 是一个可选的条件，用于筛选 `iterable` 中的元素。

### 示例

假设我们有一个整数列表 `[1, 2, 3, 4, 5]`，我们想要生成一个新的列表，其中包含原列表中每个元素的平方。我们可以使用列表理解来实现这个目标：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [x**2 for x in numbers]

最终的结果是 squared_numbers 等于 [1, 4, 9, 16, 25]。

我们还可以通过添加条件来筛选列表中的元素。例如，我们希望只保留原列表中的偶数，可以使用以下代码：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = [x for x in numbers if x % 2 == 0]

在这个例子中，even_numbers 等于 [2, 4]。

列表理解也可以嵌套使用，以创建更复杂的列表。例如，我们将使用两个嵌套的列表理解来生成一个九九乘法表：

multiplication_table = [[x * y for y in range(1, 10)] for x in range(1, 10)]

multiplication_table 的结果是一个二维列表，包含从 1 到 9 的乘法表。

列表理解提供了一种简洁和直观的方式来处理列表和其他可迭代对象。它可以大大简化代码，提高可读性和效率。

注意：列表理解不是 Python 中的唯一选择，通过使用显式的 for 循环和条件语句，您可以达到相同的结果。然而，列表理解通常更简洁、更易读，并且在处理大型数据集时会更高效。

更多关于列表理解的信息，请参考 Python 官方文档。