Python|不均匀尺寸矩阵柱产品

与传统的 C 类型 Matrix 不同，通常的列表列表可以允许具有可变长度的列表的嵌套列表，并且当我们需要其列的乘积时，行的不均匀长度可能会导致该元素中的某些元素不存在，并且如果处理不当，可能会抛出异常。让我们讨论一些可以以无错误方式执行此问题的方法。

方法 #1：使用循环 + filter() + map() + 列表理解
上述三个函数与列表推导相结合可以帮助我们执行这个特定任务，外部 prod函数有助于执行乘法，filter 允许我们检查当前元素，所有行都使用 map函数组合。仅适用于Python 2。

# Python code to demonstrate 
# Uneven Sized Matrix Column product
# using loop + filter() + map() + list comprehension
  
# getting Product 
def prod(val) : 
    res = 1 
    for ele in val: 
        res *= ele 
    return res 
  
# initializing list of lists
test_list = [[1, 5, 3], [4], [9, 8]]
  
# printing original list 
print ("The original list is : " + str(test_list))
  
# using loop + filter() + map() + list comprehension
# Uneven Sized Matrix Column product
res = [prod(filter(None, j)) for j in map(None, *test_list)]
  
# printing result
print ("The product of columns is : " + str(res))

输出 ：

The original list is : [[1, 5, 3], [4], [9, 8]]
The product of columns is : [36, 40, 3]

方法 #2：使用列表理解 + 循环 + zip_longest()
如果不想使用 None 值，可以选择这种方法来解决这个特定问题。 zip_longest函数有助于用 1 填充不存在的列，这样它就不必处理不存在的元素的空白。

# Python3 code to demonstrate 
# Uneven Sized Matrix Column product
# using list comprehension + loop + zip_longest()
import itertools
  
# getting Product 
def prod(val) : 
    res = 1 
    for ele in val: 
        res *= ele 
    return res 
  
# initializing list of lists
test_list = [[1, 5, 3], [4], [9, 8]]
  
# printing original list 
print ("The original list is : " + str(test_list))
  
# using list comprehension + loop + zip_longest()
# Uneven Sized Matrix Column product
res = [prod(i) for i in itertools.zip_longest(*test_list, fillvalue = 1)]
  
# printing result
print ("The product of columns is : " + str(res))

输出 ：

The original list is : [[1, 5, 3], [4], [9, 8]]
The product of columns is : [36, 40, 3]