在列表列表中反转浮点数

Question

我有一个Markov转换表的输出，它是一个59个列表的列表，每个列表有59个浮动。我想反转每个非0浮点数，然后使输出正常化，这样我又有一个概率列表，加起来等于1。在

我读过关于清单理解的教科书，这似乎很有意义，但我一辈子都不明白如何实施它。在

列表列表是m

for i in range(59):
    [1/item for item in m[i] if item > 0.]
    i += 1

这会运行，但不会改变m。我在这段代码中使用item是不是错了？我应该用别的参考资料吗？在

Answer 1

[1/item for item in m[i] if item > 0.]单独在一行上创建一个一次性对象。不是很有用。在

我的建议是：用双重理解重新构建你的列表：

m = [[1./item for item in sm if item > 0.] for sm in m]

这个解决方案在浮点除法方面是python2/3兼容的，不管列表包含什么（整数或浮点）

编辑：引用这个问题：“我想反转每个非0浮点”，这个公式是不正确的，因为它没有包含零。所以一个更精确的版本不是过滤，而是用三元来测试表达式，这样它就可以保持零。在

^{pr2}$

（if item是针对0测试项的快捷方式）

Answer 2

您需要将其分配回循环中的m[i]：

for i in range(len(m)):
    m[i] = [1./item if item != 0. else item for item in m[i]]

而且i+=1不需要，因为for循环为您完成了这项工作。在

为了避免子列表比原始子列表短，您需要将if从列表理解的末尾（基本上过滤哪些项被处理）移到前面（因此值本身是一个ternary expression，根据1/item或{}）的值计算得出1/item或{}）。在

此时，您可能应该观看演示文稿Loop like a Native，并将其重写为：

^{pr2}$

Answer 3

[1/item for item in m[i] if item > 0.]创建一个新列表。那你就什么都不做了。graphifer告诉您的是，您需要对新创建的列表的引用：
m[i] = <your list comprehension>将分配回列表的i行。在

另外，考虑numpy进行元素操作。演示：

>>> import numpy as np
>>> m = np.array([[1,2], [3, 0]])
>>> m = 1.0/m
>>> m
array([[ 1.        ,  0.5       ],
       [ 0.33333333,         inf]])
>>> m[m == np.inf] = 0
>>> m
array([[ 1.        ,  0.5       ],
       [ 0.33333333,  0.        ]])