продукты для понимания списка python

Question

Я пытаюсь создать определенное понимание списка, чтобы взять данные из списка списков / матрицы A и матрицы B для создания третьей матрицы C. Я аннотировал код и предоставил ожидаемый результат, но как написано,понимание списка не дает ожидаемого результата и может быть выражено в более элегантном коде, чем я пытался здесь.Xt = транспонированная матрица X, Xs = отсортированная матрица X

# matrix A with row headings and values
A = [('Apple',0.95,0.99,0.89,0.87,0.93),
('Bear',0.33,0.25.0.85,0.44,0.33),
('Crab',0.55,0.55,0.10,0.43,0.22)]

#matrix B with row headings and values
B = [('Apple',1.00.0.99,1.00,0.95,0.99),
('Bear',0.99,0.99,0.99,0.99,0.99),
('Crab', 0.05,0.19,1.00,0.55,0.89)]

#transpose matrix A and B
At=zip(*A)
Bt=zip(*B)

#generate a new empty matrix, C, and give it the same heading labels as A and B
Ct=At[0:1]

#delete the heading labels on transposed matrices A and B
del At[0]
del Bt[0]

#List Comprehension Code
#multiply all the numbers in row [x] (i.e., apples) for matrix A = apple product A
#multiply all the numbers in row [x] for matrix B = apple product B
#A matrix row [x] product / B matrix row [x] product B = apple value for matrix C
#append apple value under apple heading
#do this for bear rows and crab rows, too
Ct.append((prod(x) for x in zip(*At))/(prod(x) for x in zip(*Bt)))

#untranspose matrix C to match the heading, value configuration of original matrices
C=zip(*Ct)

#sort matrix C rows in descending order based on comprehension [i][1] values
Cs = matrix(sorted(C, key=lambda item: item[1], reverse=True))

Окончательный результат должен выглядеть следующим образом для матрицы Cs на основе текущих значений для матриц A и B:

'Apple' 0.7191   #(matrix A apple row product = 0.6696 / matrix B apple row product = 0.9311)
'Crab'  0.6170   #(matrix A crab row product = 0.0029 / matrix B cat row product = 0.0047)
'Bear'  0.0098   #(matrix A bear row product = 0.0093 / matrix B bear row product = 0.9510)

Answer 1

Я не уверен, что понимаю, о чем вы просите, возможно, что-то упустил.

Ваш опубликованный код изобилует синтаксическими ошибками и неопределенными функциями.

Тем не менее, это делает то, о чем я думаю, что вы просите, но с другими результатами:

>>> from operator import mul
>>> A = [('Apple',0.95,0.99,0.89,0.87,0.93),('Bear',0.33,0.25,0.85,0.44,0.33),('Crab',0.55,0.55,0.10,0.43,0.22)]
>>> B = [('Apple',1.00,0.99,1.00,0.95,0.99),('Bear',0.99,0.99,0.99,0.99,0.99),('Crab', 0.05,0.19,1.00,0.55,0.89)]
>>> C = [ (a[0],reduce(mul,a[1:])/reduce(mul,b[1:])) for (a,b) in zip(A,B) ]
>>> C
[('Apple', 0.72737272727272728), ('Bear', 0.010706894358222457), ('Crab', 0.6153755174452985)]

---

Дополнительно

Или что, если бы я просто отбросил матрицу B и строка C 'Apple' была бы равна:
0,95 * 0,99 * 0,89 * 0,87 * 0,83

>>> prodA = [ (a[0],reduce(mul,a[1:])) for a in A ]
>>> prodA
[('Apple', 0.67725310950000006), ('Bear', 0.010182150000000001), ('Crab', 0.0028616500000000003)]

И

Как бы я изменил это, чтобы получить произведение каждой строки для каждого элемента A, деленное на его парный элемент B? то есть строка C 'Apple' будет равна:
[('Apple', (0,95 / 1,00) * (0,99 / 0,99) * (0,89 / 1,00) * (0,87 / 0,95) * (0,93 / 0,99)]

>>> A_by_B = [ [x[0][0]]+[i/j for (i,j) in x[1:]] for x in [ zip(a,b) for (a,b) in zip(A,B) ]]
>>> A_by_B
[
 ['Apple', 0.94999999999999996, 1.0, 0.89000000000000001, 0.9157894736842106, 0.93939393939393945],
 ['Bear', 0.33333333333333337, 0.25252525252525254, 0.85858585858585856, 0.44444444444444448, 0.33333333333333337],
 ['Crab', 11.0, 2.8947368421052633, 0.10000000000000001, 0.78181818181818175, 0.24719101123595505]
]
>>> prod_A_by_B = [ (x[0],reduce(mul,x[1:])) for x in A_by_B ]
>>> prod_A_by_B
[('Apple', 0.72737272727272728), ('Bear', 0.010706894358222457), ('Crab', 0.61537551744529861)]

Каждое значение каждой строки A, деленное на значение B, а затем произведение каждой строки, совпадает с произведением каждой строки A, деленным на произведение каждой строки B.