2つのリストの要素ごとの乗算を実行する方法は？

Matlabでできるように、要素ごとの乗算を実行して、2つのリストをPythonで値で乗算します。

これは私がMatlabでそれを行う方法です。

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
a .* b = [2, 6, 12, 20]

リスト内包表記はx * y、xfrom aとyfromのすべての組み合わせに対して、16のリストエントリを提供します。bます。これをマッピングする方法がわからない。

なぜだれかに興味があるなら、私はデータセットを持っていて、それを掛け合わせたいですNumpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =)。

zip()：と組み合わせたリスト内包表記を使用します。

[a*b for a,b in zip(lista,listb)]

すでにを使用numpyしているため、データをnumpyリストではなく配列に格納することは理にかなっています。これを行うと、要素ごとの製品などが無料で入手できます。

In [1]: import numpy as np

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

In [3]: b = np.array([2,3,4,5])

In [4]: a * b
Out[4]: array([ 2,  6, 12, 20])

np.multiply（a、b）を使用します。

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

ループ内の各要素を乗算してみることができます。それを行うための短い手は

ab = [a[i]*b[i] for i in range(len(a))]

さらに別の答え：

-1...インポートが必要
+1...非常に読みやすい

import operator
a = [1,2,3,4]
b = [10,11,12,13]

list(map(operator.mul, a, b))

出力[10、22、36、52]

これを行うかなり直感的な方法：

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
ab = []                        #Create empty list
for i in range(0, len(a)):
     ab.append(a[i]*b[i])      #Adds each element to the list

あなたは使用して乗算することができます lambda

foo=[1,2,3,4]
bar=[1,2,5,55]
l=map(lambda x,y:x*y,foo,bar)

大きなリストの場合は、それをイタリー方式で実行できます。

product_iter_object = itertools.imap(operator.mul, [1,2,3,4], [2,3,4,5])

product_iter_object.next() 出力リストの各要素を提供します。

出力は、2つの入力リストのうち短い方の長さになります。

1の配列を作成します。各リストに配列を掛けます。配列をリストに変換する

import numpy as np

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]

c = (np.ones(len(a))*a*b).tolist()

[2.0, 6.0, 12.0, 20.0]

gahooaの答えは見出しで述べられている質問に対して正しいですが、リストがすでに乱暴な形式または 10よりも大きい場合、それがはるかに高速（3桁）で読みやすくなり、 NPE。私はこれらのタイミングを取得します：

0.0049ms -> N = 4, a = [i for i in range(N)], c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0075ms -> N = 4, a = [i for i in range(N)], c = a * b
0.0167ms -> N = 4, a = np.arange(N), c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0013ms -> N = 4, a = np.arange(N), c = a * b
0.0171ms -> N = 40, a = [i for i in range(N)], c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0095ms -> N = 40, a = [i for i in range(N)], c = a * b
0.1077ms -> N = 40, a = np.arange(N), c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0013ms -> N = 40, a = np.arange(N), c = a * b
0.1485ms -> N = 400, a = [i for i in range(N)], c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0397ms -> N = 400, a = [i for i in range(N)], c = a * b
1.0348ms -> N = 400, a = np.arange(N), c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0020ms -> N = 400, a = np.arange(N), c = a * b

つまり、次のテストプログラムから。

import timeit

init = ['''
import numpy as np
N = {}
a = {}
b = np.linspace(0.0, 0.5, len(a))
'''.format(i, j) for i in [4, 40, 400] 
                  for j in ['[i for i in range(N)]', 'np.arange(N)']]

func = ['''c = [a*b for a,b in zip(a, b)]''',
'''c = a * b''']

for i in init:
  for f in func:
    lines = i.split('\n')
    print('{:6.4f}ms -> {}, {}, {}'.format(
           timeit.timeit(f, setup=i, number=1000), lines[2], lines[3], f))

列挙を使用できます。

a = [1, 2, 3, 4]
b = [2, 3, 4, 5]

ab = [val * b[i] for i, val in enumerate(a)]

このmap関数はここで非常に役立ちます。を使用mapすると、イテラブルの各要素に任意の関数を適用できます。

Python 3.x

>>> def my_mul(x,y):
...     return x*y
...
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [2,3,4,5]
>>>
>>> list(map(my_mul,a,b))
[2, 6, 12, 20]
>>>

もちろん：

map(f, iterable)

に相当

[f(x) for x in iterable]

そのため、次の方法でソリューションを取得できます。

>>> [my_mul(x,y) for x, y in zip(a,b)]
[2, 6, 12, 20]
>>>

Python 2.xでのmap()意味：イテラブルの各要素に関数を適用し、新しいリストを作成します。Python 3.x mapでは、リストの代わりにイテレータを作成します。

代わりに、演算子my_mulを使用できます mul

Python 2.7

>>>from operator import mul # import mul operator
>>>a = [1,2,3,4]
>>>b = [2,3,4,5]
>>>map(mul,a,b)
[2, 6, 12, 20]
>>>

Python 3.5以降

>>> from operator import mul
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [2,3,4,5]
>>> [*map(mul,a,b)]
[2, 6, 12, 20]
>>>

map()イテレータを構築する*ため、リストを取得するために反復可能なアンパッキング演算子を使用していることに注意してください。解凍方法はlistコンストラクタよりも少し高速です：

>>> list(map(mul,a,b))
[2, 6, 12, 20]
>>>

リストのタイプを維持し、1行で実行するには（もちろん、numpyをnpとしてインポートした後）：

list(np.array([1,2,3,4]) * np.array([2,3,4,5]))

または

list(np.array(a) * np.array(b))

これは同じ長さのリストに使用できます

def lstsum(a, b):
    c=0
    pos = 0
for element in a:
   c+= element*b[pos]
   pos+=1
return c