Генератор списка

Содержание:

Входные данные не меняются
- Встроенные реализации
Примеры использования выражений-генераторов списков:
Создание и отображение Двусвязного списка в Python:
- Пример создания Двусвязного списка
- Объяснение:
4 Конвертация одного типа коллекции в другой
- Дополнительные детали:
  - Приглашаю к обсуждению:
Обратитесь в массив списка в Python
Массивы в Python
2.4.8. Создание двумерного массива¶
2.4.5. Двумерные массивы¶
Обработка двумерного массива: пример
Числовые типы данных в Python
Из списка в массивы
- Одномерный список в массив
- Двумерный список списков для массива
8. Использование range()
- - Особенности функции range():
10. Приложение 2. Ссылки по теме
- - Приглашаю к обсуждению:
2. Синтаксис
- - Общие принципы важные для понимания:
- 2.4 Ветвление выражения
Простая генерация
Создание, вывод и ввод матрицы в Питоне

Входные данные не меняются

Пусть есть два списка и .

Начнем с самого простого алгоритма: обозначим метки за и и будем брать меньший из , и увеличивать его метку на единицу, пока одна из меток не выйдет за границу списка.

При первом сравнении мы выберем минимальный элемент из двух минимальных в своем списке и подвинемся на следующий элемент, поэтому наименьший элемент из двух списков будет стоять на нулевом месте результирующего. Дальше несложно по индукции доказать, что далее слияние пройдет верно.

Перейдем к коду:

Заметим, что в данном коде используется только перемещение вперед по списку. Поэтому будет достаточно работать с итераторами. Перепишем алгоритм с помощью итераторов.

Еще изменим обработку концов списков, так как теперь мы не умеем копировать сразу до конца. Будем обрабатывать элементы до того, когда оба итератора дойдут до конца, при этом, если один уже оказался в конце, будем просто брать из второго.

В этой реализации можно вместо добавления по одному элементу () собрать генератор, а потом из него получить список. Для этого напишем отдельную функцию, которая будет строить генератор, а основная функция сделает из него список.

Встроенные реализации

Рассмотрим еще несколько способов слияния через встроенные в python функции.

из . Как говорит документация, эта функция делает именно то, что мы хотим, и больше: объединяет несколько итерируемых объекта, можно задать ключ, можно сортировать в обратном порядке.

Тогда нам нужно просто импортировать и использовать:
из . умеет считать количество вхождений каждого из элементов, выдавать их в тех количествах, в которых они входят, и еще несколько полезных вещей, которые сейчас не нужны (например, несколько самых часто встречающихся элементов).

Воспользуемся для слияния элементов и :
И, наконец, просто сортировка. Объединяем и сортируем заново.

Примеры использования выражений-генераторов списков:

Функция слчис в excel (генератор случайных чисел)

>>> vec = -4, -2, , 2, 4

# новый список с удвоенными значениями
>>> x*2 for x in vec
# 

# фильтр списка для исключения отрицательных чисел
>>> x for x in vec if x >= 
# 

# применить функцию ко всем элементам
>>> abs(x) for x in vec
# 

# вызов метода для каждого элемента
>>> freshfruit = '  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  '
>>> weapon.strip() for weapon in freshfruit
# 

# создаст список из кортежей типа (число, квадрат)
>>> 
# 

# кортеж должен быть заключен в скобки,
# иначе возникнет ошибка
>>> x, x**2 for x in range(6)]
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#     
#                ^
# SyntaxError: invalid syntax

# сгладим список с помощью двух выражений 'for ... in'
>>> vec = , 4,5,6], 7,8,9]]
>>> num for elem in vec for num in elem
#

Так как Python разрешает переносить все, что находится в скобках, то для более глубокого понимания последнее выражение в примере выше можно записать так:

>>> vec = 
... 1,2,3], 
... 4,5,6], 
... 7,8,9


>>> 
... num
... for elem in vec 
... for num in elem
... 
# 

# или вот еще пример 'понятной' записи
>>> import random
>>> n = 10
>>> tree = 
...         ' '*(n-i)+'/'+''.join(random.choice(' # *') 
...         for _ in range(2*i))+'\\' 
...         for i in range(n)
...         
>>> print('\n'.join(tree))
#          /\
#         / *\
#        /#  *\
#       /  * ##\
#      /   *  #*\
#     /# **  * * \
#    /#  #*# *  *#\
#   /   **##  *   #\
#  /  * ** *   #*# #\
# /** **#*## **  # #*\

И самое главное все работает, правда здорово! Используйте эту приятную особенность языка Python в своем коде, что-бы он был более понятным другим.

Списки-выражения могут содержать сложные подвыражения и вложенные функции:

>>> from math import pi
>>> str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
#

Создание и отображение Двусвязного списка в Python:

Пример создания Двусвязного списка

Как убрать из черного списка в одноклассниках

class Node:    
    def __init__(self,data):    
       ;    
       ;    
       ;    
            
class DoublyLinkedList:    
    def __init__(self):    
       ;    
       ;    
            
    def addNode(self, data):    
       (data);    
            
        if(self.head):    
           .tail;    
           ;    
           ;    
        else:    
           ;    
           .tail;    
           ;    
           ;    
                
    def display(self):    
       .head;    
        if(self.head):    
            print("List is empty");    
            return;    
        print("Nodes of doubly linked list: ");    
        while(current):     
            print(current.data),;    
           .next;    
                ();    
dList.addNode(1);    
dList.addNode(2);    
dList.addNode(3);    
dList.addNode(4);    
dList.addNode(5);    
     
dList.display();

Выход:

Nodes of doubly linked list:  1 2 3 4 5

Объяснение:

Создание двусвязного списка:- In в этом примере мы определяем класс с тремя переменными-членами: data, nref и pref. Переменная данных будет хранить данные для узла. Ref содержит ссылку на следующий узел, в то время как pref содержит ссылку на предыдущий узел в двусвязном списке. Затем создается класс Двусвязного списка, содержащий различные функции, связанные с двусвязным списком. Два узла класса двусвязного списка изначально указывают на null.

Вставка узлов в двусвязный список:-Функция AddNode() добавляет новые узлы в список. Во-первых, он проверяет, является ли головка нулевой; он вставляет узел в качестве головки. Если заголовок не равен нулю, новый узел присоединяется к концу списка. Наконец, предыдущий указатель нового узла теперь указывает на хвост, и сам новый узел становится хвостом.

Отображение двусвязного списка: функция display() показывает все узлы, присутствующие в списке. Новый узел “текущий” указывает на головку. Все узлы печатаются до тех пор, пока текущие данные не будут равны нулю. На каждой итерации ток будет указывать на следующий узел.

4 Конвертация одного типа коллекции в другой

Как удалить человека из списка подписчиков в одноклассниках

Обратите внимание, что при преобразовании одной коллекции в другую возможна потеря данны:

При преобразовании в множество теряются дублирующие элементы, так как множество содержит только уникальные элементы! Собственно, проверка на уникальность, обычно и является причиной использовать множество в задачах, где у нас есть в этом потребность.
При конвертации индексированной коллекции в неиндексированную теряется информация о порядке элементов, а в некоторых случаев она может быть критически важной!
После конвертации в не изменяемый тип, мы больше не сможем менять элементы коллекции — удалять, изменять, добавлять новые. Это может привести к ошибкам в наших функциях обработки данных, если они были написаны для работы с изменяемыми коллекциями.

Дополнительные детали:

Способом выше не получится создать словарь, так как он состоит из пар ключ: значение.
Это ограничение можно обойти, создав словарь комбинируя ключи со значениями с использованием zip():
Создаем строку из другой коллекции:
Возможная ошибка: Если Ваша коллекция содержит изменяемые элементы (например список списков), то ее нельзя конвертировать в не изменяемую коллекцию, так как ее элементы могут быть только не изменяемыми!

Примечаниев четвертой части циклаShashkovS

TimeComplexity (aka «Big O» or «Big Oh») (на английском)
Complexity of Python Operations (на английском)

Часть 1	Часть 2	Часть 3	Часть 4

Приглашаю к обсуждению:

Если я где-то допустил неточность или не учёл что-то важное — пишите в комментариях, важные комментарии будут позже добавлены в статью с указанием вашего авторства.
Если какие-то моменты не понятны и требуется уточнение — пишите ваши вопросы в комментариях — или я или другие читатели дадут ответ, а дельные вопросы с ответами будут позже добавлены в статью.

Обратитесь в массив списка в Python

Как мы уже обсуждали Списки и Массивы похожи в Python. Там, где основное различие между ними, в том, что массивы позволяют только элементы одного и того же типа данных, в то время как списки позволяют им быть разными.

Поскольку Python не поддерживает обычные массивы, мы можем использовать списки, чтобы изобразить то же самое и попытаться отменить их. Давайте посмотрим на разные методы, следующие, которые мы можем достичь этой задачи,

1. Использование списка нарезка, чтобы изменить массив в Python

Мы можем изменить массив списка, используя нарезка методы. Таким образом, мы фактически создаем новый список в обратном порядке как у оригинального. Давайте посмотрим, как:

#The original array
arr = 
print("Array is :",arr)

res = arr #reversing using list slicing
print("Resultant new reversed array:",res)

Выход :

Array is : 
Resultant new reversed array:

2. Использование метода обратного ()

Python также предоставляет встроенный метод Это непосредственно меняет порядок элементов списка прямо на исходном месте.

Примечание : Таким образом, мы меняем порядок фактического списка. Следовательно, исходный порядок потерян.

#The original array
arr = 
print("Before reversal Array is :",arr)

arr.reverse() #reversing using reverse()
print("After reversing Array:",arr)

Выход :

Before reversal Array is : 
After reversing Array:

3. Использование обратного () метода

У нас еще один метод, Что при прохождении со списком возвращает намерение имеющих только элементы списка в обратном порядке. Если мы используем Метод на этом намечном объекте мы получаем новый список, который содержит наш обратный массив.

#The original array
arr = 
print("Original Array is :",arr)
#reversing using reversed()
result=list(reversed(arr))
print("Resultant new reversed Array:",result)

Выход :

Original Array is : 
Resultant new reversed Array:

Массивы в Python

Python массивы и списки представляют собой простой набор связанных значений, которые называются элементами. Обычно это любой тип данных, включая объекты или другие списки! При работе с массивами все данные должны быть одинаковыми — нельзя хранить вместе строки и целые числа. Вам почти всегда придется указывать, сколько элементов нужно хранить. Динамические массивы существуют, но проще начать с массивов фиксированной длиной.

Python несколько усложняет ситуацию. Он не всегда придерживается строгих определений структур данных. Большинство объектов в Python обычно являются списками, поэтому создавая массив, вы проделываете больше работы. Вот начальный код:

from array import array
numbers = array('i', )
print numbers

Первая строка импортирует модуль array, необходимый для работы с массивами. Вторая строка создает новый массив numbers и инициализирует его значениями 2, 4, 6 и 8. Каждому элементу присваивается целочисленное значение, называемое ключом или индексом. Ключи начинаются с нуля, поэтому будет обращаться к первому элементу (2):

itypecodePythonPythonPythonC-массивахPython

Нельзя хранить элементы разных типов в этих массивах. Допустим, вы захотели сохранить строку «makeuseof.com»:

numbers = array('i', )

Это вызовет исключение при работе с Python массивом строк:

print numbers

Каждый язык программирования реализует цикл, который идеально подходит для итерации (циклизации) над элементами списка.

Наиболее распространенные циклы while и for. Python делает это еще проще, предоставляя цикл for in:

for number in numbers:
    print number

Обратите внимание на то, что вам не нужно обращаться к элементам по их ключу. Это лучший способ работы с массивом

Альтернативный способ перебора списка — это цикл for:

for i in range(len(numbers)):
    print numbers

Этот пример делает то же самое, что и предыдущий. Но в нем нужно указать количество элементов в массиве (len (cars)), а также передать i в качестве ключа. Это почти тот же код, который выполняется в цикле for in. Этот способ обеспечивает большую гибкость и выполняется немного быстрее (хотя цикла for in в большинстве случаев более чем достаточно).

2.4.8. Создание двумерного массива¶

Неожиданно нетривиальная операция на двумерных массивах — это создание
двумерного массива определенного размера, заполненного, например,
нулями. Вы помните, что одномерный массив длины можно создавать
как . Возникает желание написать , чтобы
создать двумерный массив размера (мы хотим, чтобы первый
индекс массива менялся от 0 до , а второй индекс до ,
поэтому это именно , а не ). Но это
сработает не так, как вы можете думать. Дело опять в том, что в питоне
массивы по умолчанию не копируются полностью, поэтому то, что получается
— это массив длина , в котором каждый элемент соответствует
одному и тому же массиву длины . В итоге, если вы будете менять,
например, , то так же будет меняться и , и
и т.д. — т.к. все внутренние массивы на самом деле
соответствуют одному и тому же массиву.

Поэтому массив размера делается, например, так:

a = []
for i in range(n):
    a.append([ * m)

мы вручную раз приписали к массиву один и тот же массив.

Или еще есть магия в одну строчку:

a =

Я пока не буду объяснять, как это работает, просто можете запомнить. Или
пользоваться предыдущим вариантом.

2.4.5. Двумерные массивы¶

Выше везде элементами массива были числа. Но на самом деле элементами
массива может быть что угодно, в том числе другие массивы. Пример:

a = 10, 20, 30
b = -1, -2, -3
c = 100, 200
z = a, b, c

Что здесь происходит? Создаются три обычных массива , и
, а потом создается массив , элементами которого являются как
раз массивы , и .

Что теперь получается? Например, — это элемент №1 массива
, т.е. . Но — это тоже массив, поэтому я могу написать
— это то же самое, что , т.е. (не забывайте,
что нумерация элементов массива идет с нуля). Аналогично,
и т.д.

То же самое можно было записать проще:

z = , -1, -2, -3], 100, 200]]

Получилось то, что называется двумерным массивом. Его можно себе еще
представить в виде любой из этих двух табличек:

Первую табличку надо читать так: если у вас написано , то
надо взять строку № и столбец №. Например, —
это элемент на 1 строке и 2 столбце, т.е. -3. Вторую табличку надо
читать так: если у вас написано , то надо взять столбец
№ и строку №. Например, — это элемент на 2
столбце и 1 строке, т.е. -3. Т.е. в первой табличке строка — это первый
индекс массива, а столбец — второй индекс, а во второй табличке
наоборот. (Обычно принято как раз обозначать первый индекс и
— второй.)

Когда вы думаете про таблички, важно то, что питон на самом деле не
знает ничего про строки и столбцы. Для питона есть только первый индекс
и второй индекс, а уж строка это или столбец — вы решаете сами, питону
все равно

Т.е. и — это разные вещи, и питон их
понимает по-разному, а будет 1 номером строки или столбца — это ваше
дело, питон ничего не знает про строки и столбцы. Вы можете как хотите
это решить, т.е. можете пользоваться первой картинкой, а можете и второй
— но главное не запутайтесь и в каждой конкретной программе делайте
всегда всё согласованно. А можете и вообще не думать про строки и
столбцы, а просто думайте про первый и второй индекс.

Обратите, кстати, внимание на то, что в нашем примере (массив,
являющийся вторым элементом массива ) короче остальных массивов (и
поэтому на картинках отсутствует элемент в правом нижнем углу). Это
общее правило питона: питон не требует, чтобы внутренние массивы были
одинаковой длины

Вы вполне можете внутренние массивы делать разной
длины, например:

x = , 5, 6], 7, 8, 9], [], 10]]

здесь нулевой массив имеет длину 4, первый длину 2, второй длину 3,
третий длину 0 (т.е. не содержит ни одного элемента), а четвертый длину
1. Такое бывает надо, но не так часто, в простых задачах у вас будут все
подмассивы одной длины.

Обработка двумерного массива: пример

Предположим, вам задан квадратный массив (массив из строк и столбцов). Предположим, вы должны установить элементы главной диагонали, равные 1 (т. Е. Те элементы для которых ), чтобы установить элементы выше, чем диагональ, равная 0, и установить элементы ниже этой диагонали, равной 2. То есть вам нужно создать такой массив (пример для ):

Мы стремимся показать вам несколько способов решения этой проблемы

Во-первых, обратите внимание, что элементы, лежащие над главной диагональю, — это элементы для которых , а для элементов ниже главной диагонали. Таким образом, мы можем сравнить значения и , определяющие значение

Мы получаем следующий алгоритм:

None

n = 4
a =  * n for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if i < j:
            a = 0
        elif i > j:
            a = 2
        else:
            a = 1
for row in a:
    print(' '.join())

Этот алгоритм медленный: он использует два цикла и для каждой пары выполняет одну или две команды . Если мы усложним алгоритм, мы сможем сделать это без условного оператора.

Сначала заполните основную диагональ, для которой нам понадобится один цикл:

for i in range(n):
    a = 1

Затем заполните нулями все элементы над главной диагональю. Чтобы сделать это, для каждой строки с номером вам нужно присвоить значение для = , …, . Для этого вам нужны вложенные циклы:

for i in range(n):
    for j in range(i + 1, n):
        a = 0

По аналогии, для = , …, задайте элементы равными :

for i in range(n):
    for j in range(0, i):
        a = 2

Вы можете комбинировать весь этот код и получить другое решение:

None

n = 4
a =  * n for i in range(n)]
for i in range(n):
    for j in range(0, i):
        a = 2
    a = 1
    for j in range(i + 1, n):
        a = 0
for row in a:
    print(' '.join())

Вот еще одно решение, которое повторяет списки для создания следующих строк списка. строка списка состоит из чисел , за которым следует одно целое число , за которым следуют нули:

None

n = 4
a =  * n
for i in range(n):
    a =  * i +  +  * (n - i - 1)
for row in a:
    print(' '.join())

Как обычно, вы можете заменить петлю генератором:

None

n = 4
a =  * n
a =  * i +  +  * (n - i - 1) for i in range(n)]
for row in a:
    print(' '.join())

Числовые типы данных в Python

При программировании, если вы говорите, что переменная имеет числовое значение, вы неоднозначны. Это происходит потому, что числа могут быть либо целыми числами, либо плавающими точками (плавающими точками)

Python имеет много полезных встроенных типов данных. Переменные Python могут хранить различные типы данных в зависимости от типа данных переменной.

Решателям задач полезно понять несколько основных типов данных Python, чтобы написать хорошо сконструированный код.

Python поддерживает четыре различных числовых типа: целые числа, длинные, плавающие и комплексные числа. Кроме того, булевы являются подтипом простых целых чисел. Целые числа или int-это положительные или отрицательные целые числа без десятичной точки. Длинные целые числа имеют неограниченную точность, а float представляют собой действительные числа и записываются с десятичной точкой, разделяющей целые и дробные части. Комплексные числа имеют действительную и мнимую части, a + bc, где a-действительная часть, а b-мнимая.

Язык программирования Python предоставляет четыре числовых типа данных. Они заключаются в следующем.

int – Все числа без дробной части (Пример – 10). Для int нет верхнего предела.
float – Все числа с дробной частью (Пример – 10.5). Он точен до 15 знаков после запятой
комплекс – Все числа с действительной и мнимой частями (Пример – 5 + 10j).
bool – логические значения True и False.

Целые Типы данных

int – Целые числа со знаком
long – Длинные целые числа для представления более высоких значений

Как и в математике, целые числа в компьютерном программировании-это целые числа, которые могут быть положительными, отрицательными или 0 (…, -1, 0, 1, …). Целое число также может быть известно как int. Как и в других языках программирования, вы не должны использовать запятые в числах из четырех цифр или более, поэтому, когда вы пишете 1000 в своей программе, запишите ее как 1000.

Мы можем вывести целое число таким простым способом:

Выход

Мы также можем делать математику с целыми числами в Python:

Выход:

Целые числа могут использоваться многими способами в программах Python, и по мере дальнейшего изучения языка у вас будет много возможностей работать с целыми числами и больше понимать этот тип данных.

Типы данных Чисел с плавающей Запятой

Тип данных float используется для представления десятичных значений.

Это значение представлено классом float. Это вещественное число с плавающей точкой. Он задается десятичной точкой. Необязательно, символ e или E, за которым следует положительное или отрицательное целое число, может быть добавлен для указания научной нотации.

Чтобы убедиться, что переменная является плавающей точкой, а не целым числом, даже если это целое число, конечная десятичная точка. используется

Обратите внимание на разницу, когда десятичная точка идет после целого числа:

Типы данных комплексных чисел

Комплексные числа задаются как <код><действительная часть>+<мнимая часть>j.

Например:

>>> 2+3j
(2+3j)
>>> type(2+3j)

Логические Типы Данных

Логическое значение-это такой тип данных, который есть почти в каждом языке программирования, как и Python. Boolean в Python может иметь два значения – Правда или Ложь. Эти значения можно использовать для присвоения и сравнения.

Логические типы данных похожи на монету. В какой-то момент мы либо находили голову, либо хвост, так что Логическое значение либо возвращало True, либо False. Есть две константы, true и false, эти константы используются для присвоения значения логическому типу данных.

Пример 1 Логический Тип данных:

Выход:

Пример 2 Логический Тип данных:

Выход:

Примечание: Python обрабатывает Истинное значение как 1, а Ложное-как 0. Таким образом, приведенный выше пример возвращает 2(1+0+1).

Пример 3 Логический Тип данных:

Выход:

Из списка в массивы

В общем, я рекомендую загружать ваши данные из файла с помощью функций Pandas или даже NumPy.

Для примера, смотрите пост:

Как загрузить данные машинного обучения в Python

В этом разделе предполагается, что вы загрузили или сгенерировали свои данные другими способами, и теперь они представлены в виде списков Python.

Давайте посмотрим на преобразование ваших данных в списках в массивы NumPy.

Одномерный список в массив

Вы можете загрузить свои данные или сгенерировать свои данные и иметь доступ к ним в виде списка.

Вы можете преобразовать одномерный список данных в массив, вызвав функцию array () NumPy.

Выполнение примера преобразует одномерный список в массив NumPy.

Двумерный список списков для массива

В машинном обучении более вероятно, что у вас будут двумерные данные.

Это таблица данных, в которой каждая строка представляет новое наблюдение, а каждый столбец — новую особенность.

Возможно, вы сгенерировали данные или загрузили их, используя собственный код, и теперь у вас есть список списков. Каждый список представляет новое наблюдение.

Вы можете преобразовать свой список списков в массив NumPy так же, как описано выше, вызвав функцию array ().

Выполнение примера показывает, что данные успешно преобразованы.

8. Использование range()

Особенности функции range():

Наиболее часто функция range() применяется для запуска цикла for нужное количество раз. Например, смотрите генерацию матрицы в примерах выше.
В Python 3 range() возвращает генератор, который при каждом к нему обращении выдает очередной элемент.
Исполльзуемые параметры аналогичны таковым в срезах (кроме первого примера с одним параметром):
- range(stop) — в данном случае с 0 до stop-1;
- range(start, stop) — Аналогично примеру выше, но можно задать начало отличное от нуля, можно и отрицательное;
- range(start, stop, step) — Добавляем параметр шага, который может быть отрицательным, тогда перебор в обратном порядке.
В Python 2 были 2 функции:
- range(…) которая аналогична выражению list(range(…)) в Python 3 — то есть она выдавала не итератор, а сразу готовый список. То есть все проблемы возможной нехватки памяти, описанные в разделе 4 актуальны, и использовать ее в Python 2 надо очень аккуратно!
- xrange(…) — которая работала аналогично range(…) в Python 3 и из 3 версии была исключена.

10. Приложение 2. Ссылки по теме

Хорошая англоязычная статья с детальным объяснением что такое генераторы и итераторы
Если у Вас есть сложности с пониманием логики работы с генераторными выражениями, посмотрите интересную англоязычную статью, где проводятся аналогии между генераторными выражениями и работой с SQL и таблицами Excel.
UPD от fireSparrow: Существуюет расширение Python — PythonQL, позволяющее работать с базами данных в стиле генераторов коллекций.
Иллюстрированная статья на английском, довольно наглядно показывает синтаксис генераторных выражений.
Если требуются дополнительные примеры по теме вложенных генераторных выражений (статья на английском).

Часть 1	Часть 2	Часть 3	Часть 4

Приглашаю к обсуждению:

2. Синтаксис

Важно

Общие принципы важные для понимания:

Ввод — это итератор — это может быть функция-генератор, выражение-генератор, коллекция — любой объект поддерживающий итерацию по нему.
Условие — это фильтр при выполнении которого элемент пойдет в финальное выражение, если элемент ему не удовлетворяет, он будет пропущен.
Финальное выражение — преобразование каждого выбранного элемента перед его выводом или просто вывод без изменений.

несколько условий, комбинируя их логическими операторами

2.4 Ветвление выражения

Обратите внимание:if-else для ветвления финального выражения

Условия ветвления пишутся не после, а перед итератором.
В данном случае if-else это не фильтр перед выполнением выражения, а ветвление самого выражения, то есть переменная уже прошла фильтр, но в зависимости от условия может быть обработана по-разному!

комбинировать фильтрацию и ветвление

Простая генерация

Самым простым способом создания списка является обычное присваивание ему необходимых значений или объектов. В том случае, когда элементов последовательности немного, их можно просто перечислить один за другим. Но если их количество переваливает за десяток, следует всерьез задуматься об использовании генератора списка. Данная конструкция обеспечивает его автоматическое заполнение, исходя из определенных инструкций.

Следующий пример демонстрирует создание в Python списка чисел при помощи генератора. Переменная i является ссылкой на текущий элемент объекта data. Функция range здесь принимает два аргумента, которые устанавливают границы для сгенерированной последовательности целых чисел. Вывод информации на экран происходит через метод print.

>>> data = 
>>> print(data)

Генераторы списка Python 3 работают не только с численными значениями. Как показывает следующий пример, генератору можно передать в качестве аргумента строку либо ссылку на нее.

>>> data = 
>>> print(data)

В результате выполнения этого кода будет построен список из символов, которые включала в себя исходная строка. Как и в случае с предыдущим примером, вывести полученный набор данных на экран можно при помощи уже известного метода print.

Создание, вывод и ввод матрицы в Питоне

Таким образом, получается структура из вложенных списков, количество которых определяет количество строк матрицы, а число элементов внутри каждого вложенного списка указывает на количество столбцов в исходной матрице.

Рассмотрим пример матрицы размера 4 х 3:

matrix = -1, , 1, 
    -1, , 1, 
    , 1, -1,
    1, 1, -1

Данный оператор можно записать в одну строку:

matrix = -1, , 1, -1, , 1, , 1, -1, 1, 1, -1

Вывод матрицы можно осуществить одним оператором, но такой простой способ не позволяет выполнять какой-то предварительной обработки элементов:

print(matrix)

Результат:

Для вывода матрицы в виде таблицы можно использовать специально заготовленную для этого процедуру:

способ:

def printMatrix ( matrix ): 
   for i in range ( len(matrix) ): 
      for j in range ( len(matrixi) ): 
          print ( "{:4d}".format(matrixij), end = "" ) 
      print ()

В примере i – это номер строки, а j – номер столбца;len(matrix) – число строк в матрице.

способ:

def printMatrix ( matrix ): 
   for row in matrix: 
      for x in row: 
          print ( "{:4d}".format(x), end = "" ) 
      print ()

Внешний цикл проходит по строкам матрицы (row), а внутренний цикл проходит по элементам каждой строки (x).

Для инициализации элементов матрицы случайными числами используется алгоритм:

from random import randint
n, m = 3, 3
a = randint(1, 10) for j in range(m) for i in range(n)
print(a)