Умножение списков Python: аналог Matlab с NumPy и списками

Быстрый ответ

Чтобы произвести покомпонентное умножение списков в Python, можно воспользоваться генераторами списков вместе с функцией zip(), объединяющей элементы в пары:

result = [x * y for x, y in zip(list1, list2)]

Оба списка должны иметь одинаковую длину для корректной работы этого метода.

Ускоряем процесс с помощью продвинутых методов

Если требуется работать с большим объёмом числовых данных, на помощь придёт библиотека Numpy, которая улучшит производительность. Преобразуйте списки в массивы Numpy для более быстрого выполнения операций:

import numpy as np
a = np.array(list1)
b = np.array(list2)
result = np.multiply(a, b)

Numpy идеален для эффективной обработки числовых массивов.

Также можно использовать функциональное программирование, применяя map совместно с operator.mul:

from operator import mul
result = list(map(mul, list1, list2))

Этот подход обеспечивает компактное и функциональное решение задачи умножения.

Работаем с неравномерными списками с помощью трансляции

Для обработки списков разной длины удобно использовать трансляцию Numpy:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.linspace(0, 2, num=len(a))
result = np.multiply(a, b)  # Благодаря трансляции Numpy такое вполне осуществимо!

Функция linspace создаёт массив с равномерно распределёнными элементами, который идеально подходит для выполнения покомпонентных операций со входным массивом.

Не попадайтесь в подводные камни

Вы могли бы подумать, что numpy.dot подойдёт для умножения, но это не так! Она выполняет матричное произведение, не покомпонентное!

# Здесь будет выполнено матричное умножение!
np.dot(a, b) 

# А вот так будет произведено покомпонентное умножение!
np.multiply(a, b)

Приспосабливаемся к данным

Выбор метода зависит от величины списка:

• Генераторы списков подходят для небольших и средних списков.
• Для работы с большими данными лучше использовать массивы Numpy.
  ## Продвинутые приёмы с Numpy

Например, Numpy предоставляет дополнительные возможности:

# Умножения пар элементов станут доступными!
np.multiply.outer(a, b)

этот метод умножает каждую возможную пару элементов массивов a и b.

Визуализация

Покомпонентное умножение можно сравнить с танцем пар на балу:

Список A (💃): [3, 5, 2]
Список B (🕺): [7, 1, 8]

Партнёры находят друг друга и танцуют умножение:

🔄 Пары:         [💃3 & 🕺7,  💃5 & 🕺1,  💃2 & 🕺8]
Покомпонентно 💫: [21,         5,          16]

Это балетное пирушка умножения!

Код с умом

Читаемый код — не только удовольствие для глаз, но и залог эффективности:

• Генераторы списков быстры и точны.
• Массивы Numpy позволяют делать вычисления ещё быстрее.
  Условное np.array(list) для преобразования списков улучшает производительность:

import numpy as np
# Сокращение до np облегчает чтение кода!
result = np.multiply(np.array(list1), np.array(list2))

В результате, массивы Numpy часто превосходят обычные списки по эффективности при работе с большими наборами данных и сложными вычислениями.

Полезные материалы

1. Встроенные функции — Документация Python 3.12.2 — Описание использования zip для покомпонентного умножения в Python.
2. numpy.multiply — Руководство NumPy v1.26 — Подробности функции умножения в Numpy.
3. Когда использовать генераторы списков – Real Python — Сведения о генераторах списков и их использовании в Python.
4. Трансляция — Руководство NumPy v1.26 — Объяснение принципа трансляции в Numpy.
5. itertools — Функции создания итераторов для эффективного использования. Документация Python 3.12.2 — Руководство по использованию itertools для создания комбинаций.
6. pandas.DataFrame.mul — Документация pandas 2.2.0 — Использование функции mul в Pandas для умножения DataFrame.
7. Использование lambda-функций в Python – Real Python — Учебник по работе с lambda-функциями в Python.