2、在该行代码末尾加上续行符\(即空格+\)。
3、加上括号,不需要特别加换行符,在语句外侧添加一对圆括号。
4、在括号中的语句换行即可。
这个List Comprehension相当于一个嵌套循环,外层循环变量是i,内层循环变量是row。把列表的外层循环改为普通for循环的话,等价于:
temp_list = []
for i in range(4):
temp_list.append([row[i] for row in matrix])
把列表的两层循环都改为普通for循环写法,大致相当于:
temp_list = []
for i in range(4):
temp_list.append([])
for row in matrix:
temp_list[-1].append(row[i])
5.1.4. 嵌套的列表推导式列表解析中的第一个表达式可以是任何表达式,包括列表解析。
考虑下面有三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵:
>>>matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
现在,如果你想交换行和列,可以用嵌套的列表推导式:
>>>[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
像前面看到的,嵌套的列表推导式是对 for 后面的内容进行求值,所以上例就等价于:
>>>transposed = []
>>>for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>>transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说,如下也是一样的:
>>>transposed = []
>>>for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>>transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
在实际中,你应该更喜欢使用内置函数组成复杂流程语句。对此种情况 zip() 函数将会做的更好:
>>>list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]