使用列表理解代替两个for循环

Question

我正试图一次性实现这一点：

W_jk = 0 if |j-k| > X

我试过了，但似乎很容易出错。在

^{pr2}$

有其他选择吗？谢谢。在

[编辑1]：W = np.random.randn(m,d)对于某些m，d

[编辑2]：

对于子问题，当j1-k1=j2-k2且j1-k1=j2=X时，W_j1k1=W_j2k2。这可以通过列表理解来实现吗？在

Answer 1

显然，您希望将0分配给现有列表列表W中的选择性项。如果是这样的话，使用嵌套的for循环有选择地更新项会更有效：

for i in range(len(W)):
    for j in range(len(W[i])):
        if abs(i - j) > X:
            W[i][j] = 0

但是，如果你不想使用下面的一行代码，那么请不要使用下面的代码：

^{pr2}$

请注意，您问题中的W[i,j]不是访问列表列表中项目的正确语法。您应该改用W[i][j]。在

编辑：对于您的子问题，您可以使用以下列表理解，尽管它不是通过任何方式优化的：

W = [[next((W[j2][k2] for j2 in range(len(W)) for k2 in range(len(W[j2])) if j1 - k1 == j2 - k2 and abs(j1 - k1) <= X), W[j1][k1]) for k1 in range(len(W[j1]))] for j1 in range(len(W))]

Answer 2

编辑如果您的原始W数据结构是一个NumPy数组，您可以进行一些奇特的索引以避免完全循环。在

import numpy as np
i = np.arange(W.shape[0])
j = np.arange(W.shape[1])
ii, jj = np.meshgrid(j, i)  # note the flipped indices!
absval = np.abs(ii - jj)
mask = absval > X
W[mask] = 0

这比嵌套循环快得多，效率也更高。在

原帖

几项准备工作：

首先，我注意到没有abs(i - j) <= X的条件，所以我包含了一个else 1条件。在

其次，我无法判断W是否已经存在（即，是预先分配的），或者您是在理解中创建的。我把它当作是存在的。在

第三，如果前一个问题的答案是W还不存在，那么在理解中使用{}本身就有问题。在

^{pr2}$