python之在列表中的元素之间添加元素

如果我有一个列表，例如。

[1,2,3] 

和函数 f()，我如何插入新列表如下:

[1, f(1), 2, f(2), 3, f(3)]?  

请您参考如下方法:

您可以使用:

[y for x in data for y in (x,f(x))] 

data 是初始列表，f 当然是您要应用的函数。

例如，如果 f 是 str 函数(将数字转换为其文本等效项)，它将生成:

>>> data = [1,2,3] 
>>> f = str 
>>> [y for x in data for y in (x,f(x))] 
[1, '1', 2, '2', 3, '3'] 

所以这里我们得到 [1, '1', 2, '2', 3, '3'] 其中 1 是初始的 1，'1' 是 f(1)。

基准:我修改了 following test setup到:

import pandas as pd 
from timeit import timeit 
from itertools import chain 
 
wvo = lambda d, f: [y for x in d for y in (x,f(x))] 
max = lambda d, f: list(chain.from_iterable(zip(d, map(f, d)))) 
mrc = lambda d, f: sum([[x,f(x)] for x in d], []) 
chi = lambda d,f: [j for k in map(lambda x: (x, f(x)), d) for j in k] 
mar = lambda d,f: [ee for e in zip (d, map (f, d)) for ee in e] 
 
results = pd.DataFrame( 
    index=pd.Index([1, 3, 10, 30, 100, 300, 
                    1000, 3000, 10000, 30000, 100000], name='N'), 
    columns='wvo max mrc chi mar'.split(), 
    dtype=float 
) 
 
for i in results.index: 
    pd.concat([df] * i, ignore_index=True) 
    d = list(range(i)) 
    f = str 
    for j in results.columns: 
        stmt = '{}(d,f)'.format(j) 
        setp = 'from __main__ import d, f, {}'.format(j) 
        results.set_value(i, j, timeit(stmt, setp, number=10)) 

这意味着我们可以使用 pandas 测试不同文件大小的不同答案。对于每个配置，我们使用 timeit 执行 10 次测试。

这会产生以下计时(以秒为单位):

             wvo       max          mrc       chi       mar 
N                                                           
1       0.000016  0.000029     0.000018  0.000022  0.000020 
3       0.000026  0.000029     0.000031  0.000034  0.000026 
10      0.000057  0.000053     0.000061  0.000076  0.000062 
30      0.000145  0.000122     0.000210  0.000200  0.000145 
100     0.000440  0.000347     0.000899  0.000588  0.000407 
300     0.001263  0.000637     0.004416  0.001721  0.000680 
1000    0.002425  0.001897     0.040877  0.003796  0.002325 
3000    0.009269  0.009798     0.289162  0.015486  0.008430 
10000   0.037131  0.032563     3.823171  0.044008  0.030609 
30000   0.078577  0.060828    53.803486  0.096703  0.066899 
100000  0.255477  0.195669  1094.482380  0.289030  0.191143 

或相对而言(最好是 1.00):

         wvo   max      mrc   chi   mar Best 
N                                            
1       1.00  1.78     1.11  1.36  1.19  wvo 
3       1.03  1.15     1.23  1.32  1.00  mar 
10      1.08  1.00     1.17  1.45  1.18  max 
30      1.19  1.00     1.73  1.65  1.20  max 
100     1.27  1.00     2.59  1.69  1.17  max 
300     1.98  1.00     6.93  2.70  1.07  max 
1000    1.28  1.00    21.55  2.00  1.23  max 
3000    1.10  1.16    34.30  1.84  1.00  mar 
10000   1.21  1.06   124.90  1.44  1.00  mar 
30000   1.29  1.00   884.52  1.59  1.10  max 
100000  1.34  1.02  5725.98  1.51  1.00  mar