的Python NumPy的：如何創建列表

我想創建列表下面列出的下面的列表中，蟒蛇（與numpy的或熊貓最好）：的Python NumPy的：如何創建列表

[[0,1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5],[2,3,4,5],[3,4,5],[4,5],[5]]。

任何人有一個快速的方法來實現的想法？

2017-01-03 jim basquiat

>>> [range(i,6) for i in range(6)] 
[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5], [4, 5], [5]]

至於這樣做numpy或pandas，我不熟悉這樣做的任何簡單的方法，因爲子列表的長度不同。

來源

2017-01-03 06:12:35 Akavall

好吧，是的，我在想有什麼東西要與實現對角陣列，但您的解決方案是完美的。 –

是的，熊貓數據框需要一個類似於表格的數據結構，而不是這個不平衡的列表。我熟悉numpy數組，但我認爲一個簡單的python列表效果最好。 –

您可以創建一個範圍列表並簡單地切片以獲得每個子列表。這個想法是爲了提高效率而在循環理解中最小化工作。

因此，實現將是 -

def reducing_ranges(n): 
    r = range(n) 
    return [r[i:] for i in r]

採樣運行 -

>>> reducing_ranges(6) 
[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5], [4, 5], [5]]

運行測試 -

In [38]: %timeit [range(i,6) for i in range(6)] # @Akavall's soln 
100000 loops, best of 3: 2.65 µs per loop 

In [39]: %timeit reducing_ranges(6) 
100000 loops, best of 3: 1.75 µs per loop 

In [40]: %timeit [range(i,1000) for i in range(1000)] # @Akavall's soln 
100 loops, best of 3: 9.96 ms per loop 

In [41]: %timeit reducing_ranges(1000) 
100 loops, best of 3: 2.96 ms per loop

來源

2017-01-03 07:04:44 Divakar

的Python NumPy的：如何創建列表

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