Python 中的嵌套 for 循环与 map 函数的比较

Question

我正在 python 中工作，目前有以下代码：

list = []
for a in range(100):
    for b in range(100):
        for c in range(100):
            list.append(run(a,b,c))

其中 run(a,b,c) 返回一个整数（例如，它可以将三个数字相乘）。有没有更快的方法来循环这些数字或使用地图函数？

谢谢 ：）

Answer 1

看看itertools-module，特别是product 方法

示例用法：

for i in itertools.product(range(0,100), repeat=3):
    #do stuff with i
    list.append(run(i[0],i[1],i[2]))

函数调用可以缩短为：

list.append(run(*i))

请注意，示例中的 多于。有关解包参数列表的说明，请参阅 docs.python.org。

例如，product(range(0,2), Repeat=3)) 的输出如下所示：

(0, 0, 0)
(0, 0, 1)
(0, 1, 0)
(0, 1, 1)
(1, 0, 0)
(1, 0, 1)
(1, 1, 0)
(1, 1, 1)

Answer 2

我认为你可以使用 imap 来执行此操作：

from itertools import imap
result = list(imap(run, range(100), range(100), range(100)))

imap 产生其结果...所以如果你想迭代结果，请不要使用 list()

Answer 3

from itertools import product
my_list = [run(a, b, c) for a, b, c in product(xrange(100), xrange(100), xrange(100))]

或者：

from itertools import product
my_list = [run(a, b, c) for a, b, c in product(xrange(100), repeat=3)]

Answer 4

import itertools    
li = [run(*triple) for triple in itertools.product(xrange(100), repeat=3)]

Answer 5

另一种选择，具体取决于您想要做什么：

my_array = numpy.tile(numpy.arange(100),(3,1)).T
def run(row):
    return numpy.prod(row, 0)
[run(row) for row in my_array]

当然，这一切都取决于 run，例如，如果您想获取产品，您也可以对整个数组进行操作，这要快得多：

my_product = run(my_array.T)
my_product = numpy.prod(my_array, 1)