Aggiunta vettoriale concisa in Python?

Question

Spesso faccio vettoriale aggiunta di liste Python.

Esempio: ho due liste come questi:

a = [0.0, 1.0, 2.0] 
b = [3.0, 4.0, 5.0] 

io ora voglio aggiungere b per un per ottenere il risultato a = [3.0, 5.0, 7.0].

solito finisce per fare come questo:

a[0] += b[0] 
a[1] += b[1] 
a[2] += b[2] 

C'è qualche, modo standard efficace di fare questo con meno di battitura?

AGGIORNAMENTO: Si può presumere che gli elenchi siano di lunghezza 3 e contengano galleggianti.

Answer 1

non credo che troverete una soluzione più veloce dei 3 importi proposti nella domanda. I vantaggi di numpy sono visibili con vettori più grandi e anche se hai bisogno di altri operatori. numpy è particolarmente utile con le matrici, la strega è un trucco da fare con le liste python.

Ancora, un altro modo per farlo: D

In [1]: a = [1,2,3] 

In [2]: b = [2,3,4] 

In [3]: map(sum, zip(a,b)) 
Out[3]: [3, 5, 7] 

Edit: è anche possibile utilizzare l'izip da itertools, una versione generatore di zip

In [5]: from itertools import izip 

In [6]: map(sum, izip(a,b)) 
Out[6]: [3, 5, 7] 

Answer 2

È possibile creare una funzione che recuperi le dimensioni della matrice, la attraversi e crei una matrice di restituzione che restituisce.

Answer 3

ne dite di questo:

a = [x+y for x,y in zip(a,b)] 

Answer 4

[a [x] + b [x] per x nell'intervallo (0, len (a))]

Answer 5

Se avete bisogno di efficienti aritmetica vettoriale, provare Numpy.

>>> import numpy 
>>> a=numpy.array([0,1,2]) 
>>> b=numpy.array([3,4,5]) 
>>> a+b 
array([3, 5, 7]) 
>>> 

Or (grazie, Andrew Jaffe),

>>> a += b 
>>> a 
array([3, 5, 7]) 
>>> 

Answer 6

Oppure, se siete disposti ad utilizzare una libreria esterna (e di lunghezza fissa array), utilizzare numpy, che ha "+ = "e operazioni correlate per le operazioni sul posto.

import numpy as np 
a = np.array([0, 1, 2]) 
b = np.array([3, 4, 5]) 
a += b 

Answer 7

Mentre numerico è eccellente, e le soluzioni list-comprensione OK se effettivamente voleva creare un nuovo elenco, sono sorpreso nessuno ha chiesto "un modo ovvio per farlo" - un semplice for ciclo! Miglior:

for i, bi in enumerate(b): a[i] += bi 

anche OK, un po 'sorta:

for i in xrange(len(a)): a[i] += b[i] 

Answer 8

Un miglioramento (meno consumo di memoria) della lista di comprensione

importazione itertools a = [x + y per x, y in itertools.izip (a, b)]

In realtà se non si è sicuri che si consumerà, andrei anche con l'espressione del generatore:

(x + y per x, y in itertools.izip (a, b))

Answer 9

Se si pensa Numpy è eccessivo, questo dovrebbe essere veramente veloce, perché questo codice viene eseguito in puro C (map() e __add__() sono entrambi implementata direttamente in C):

a = [1.0,2.0,3.0] 
b = [4.0,5.0,6.0] 

c = map(float.__add__, a, b) 

oppure, in alternativa, se non si conoscono i tipi nella lista:

import operator 
c = map(operator.add, a, b) 

Answer 10

Se sei dopo conciso, provare ...

vectors = [[0.0, 1.0, 2.0],[3.0, 4.0, 5.0]] 
[sum(col) for col in zip(*vectors)] 

Anche se non posso parlare per la p erformance di questo.

Answer 11

list(map(lambda x:x[0]+x[1], zip(a,b))) 

Answer 12

Per il caso generale di avere una lista di liste che si possa fare qualcosa di simile:

In [2]: import numpy as np 

In [3]: a = np.array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3],[4, 5, 6]]) 

In [4]: [sum(a[:,i]) for i in xrange(len(a[0]))] 
Out[4]: [10, 11, 12] 

Answer 13

a = map(lambda x, y: x + y, a, b)