数组乘法乘以值的出现，而不是值本身

Question

我编写了以下Python代码：

numbers = [42, 4224, 42422424, -250]
products = numbers*157
products

这将导致以下输出：

42,
 4224,
 42422424,
 -250,
 42,
 4224,
 42422424,
 -250,
 42,
 4224,
 42422424,
 -250,

等：此顺序重复了几次，可能是157次。

为什么此代码不将每个数组元素乘以157？这应该是：

[6594, 663168, 6660320568, -39250]

Answer 1

将列表乘以任何常量c将使列表中的元素重复c次。

[为了更好地了解这里发生的情况，您应该先将列表乘以一个较小的常量，最后逐步达到157。让我们先将列表乘以1：]]

products = numbers*1
print(products)                                                         
[42, 4224, 42422424, -250]
我们可以看到将列表乘以1只会将我们发送回原始列表，因为元素仅在列表中包含一次。接下来，我们将列表乘以2：

products = numbers*2
print(products)                                                        
[42, 4224, 42422424, -250, 42, 4224, 42422424, -250]
我们可以看到元素在同一列表中重复了两次。您可以自行增加常数，以观察重复次数的增加。

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正如其他人所建议的，您可以简单地使用列表理解

或numpy数组检索所需的输出：

方法1：列表理解

products = [i*157 for i in numbers]
print(products)                                                        
[6594, 663168, 6660320568, -39250]
列表理解本质上是编写循环的简写，在我们的情况下，该循环将每个单独的元素乘以157。

方法2：numpy数组

products = np.array(numbers)*157
print(products)
array([6594, 663168, 6660320568, -39250])
Numpy是用于数组处理和数据处理的模块。您可以阅读有关numpy here的好处的更多信息。

性能测试

我将在下面包括一些性能差异。这也是一个很好的示例，包括将列表乘以常数并将列表的元素乘以常数。

>>> timeit.timeit('[i*157 for i in numbers]', 'numbers=[42, 4224, 42422424, -250]', number=1000000)
0.35015837100013414
>>> timeit.timeit('numbers*157', 'import numpy as np;numbers=np.array([42, 4224, 42422424,-250])', number=1000000)
0.639420188000031
>>> timeit.timeit('[i*157 for i in numbers]', 'numbers=[42, 4224, 42422424,-250]*500', number=1000000)
91.96342155899993
>>> timeit.timeit('numbers*157', 'import numpy as np;numbers=np.array([42, 4224, 42422424,-250]*500)', number=1000000)
1.3476544480001849
通常，对于较大的类似数组的数据，numpy数组的性能要优于普通的Python列表。但是，在某些情况下，Python列表的性能要优于numpy数组，您可以阅读有关here的更多信息。

Answer 2

为什么此代码不将每个数组元素乘以157？

Answer 3

您想通过numpy数组实现。在普通列表数组中，执行numbers * 157将执行您获得的重复。对于您想要的输出，