Python：遍歷列表以填充 numpy 數組的優雅方式

Question

我正在尋找一種更優雅的方式來執行以下操作：

filled_list = [1, 3, 54, 2, 8]
new_list = []

for k in filled_list:
     new_k = # do some stuff
     new_list.append(new_k)

converted_array = np.array(new_list)

• 迭代列表，但不使用索引
• 新的 numpy 數組將與 new_list 中的條目數量完全相同
• 最后的轉換在我看來並不漂亮，我想防止這種情況發生，最好從一個 numpy 數組開始。 但隨后我需要遍歷索引，這是我不想要的（因為它使代碼更加龐大）

編輯：一些東西的例子

# previously filled: dict1, dict2, dict3, common_keys_of_all_dicts

list1 = []
list2 = []
list3 = []
for k in common_keys_of_all_dicts:
   list1.append(dict1[k].item1)
   list2.append(dict2[k].item2)
   list3.append(dict3[k].item3)
array1 = np.array(list1)
...

Answer 1

如果沒有對某些東西的明確定義，我會選擇：

def somestuff(k):
    return k * 42

converted_array = np.array([somestuff(k) for k in filled_list])

Answer 2

不要將您的起始列表用作列表類型。 直接將filled_list創建為一個numpy 數組，並直接在該數組上執行所有操作。 通常所有類型的數學內容都可以直接在數組上完成。 numpy 直接促進了更復雜的東西。 如果真的有必要，您可以迭代 numpy 數組。

例如：

filled_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = filled_list * filled_list + 1    #vectorized manipulation

for x in np.nditer(filled_list):          #iteration over array
    x = #do stuff here

我剛剛看到作者添加了一個不適用於初始 numpy-array 的示例。 所以這個答案可能已經過時了。