Liste/Tupel modifizieren

[SoB]

Hallo, ich bin python-Einsteiger und hoffe ihr seid nachsichtig mit mir
Ich möchte folgendes tun. Ich habe eine Liste

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datalist=[(0.0, 0.0, 1000.0), (-0.5, -0.5, 950.0), (0.5, -0.5, 850.0), (-0.5, 0.5, 850.0), (0.5, 0.5, 950.0)]

und möchte diese folgendermaßen modifizieren: Die ersten beiden Einträge in den einzelnen Tupel sollen jeweils mit 100 multipliziert werden, sodass

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datalist_mod=[(0.0, 0.0, 1000.0), (-50, -50, 950.0), (50, -50, 850.0), (-50, 50, 850.0), (50, 50, 950.0)]

.

In Matlab würde ich es als Matrix schreiben und so lösen:

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matrix_mod=[matrix(:,[1,2])*100,matrix(:,3)]

aber wie geht das mit einer Liste in Python? Ich fürchte, ich habe das Konzept noch nicht richtig durchschaut. Warum ist z.B. "datalist[:][0]=datalist[0][:]". Beides gibt mir das erste Tupel in der Liste datalist. Intuitiv hätte ich erwartet, dass eins von beiden die jeweils ersten Einträge der Tupel zurückgibt.

[__deets__]

In Python machst du mit

liste[:]

eine Kopie der ganzen Liste, und davon das erste Element ist dann natuerlich (0, 0, 100).

liste[0][:]

ist dann das erste Element der Liste, und davon eine Kopie. Also gleich dem ersten Ausdruck.

Wenn du von matlab kommst, dann wirst du sicher mit NumPy arbeiten wollen/muessen. Und damit sollte dein Problem so zu loesen sein:

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>>> import numpy as np
>>> a = np.array(datalist)
>>> a.shape
(5, 3)
>>> a[:,0:2] * 100
array([[    0.,     0.,  1000.],
       [  -50.,   -50.,   950.],
       [   50.,   -50.,   850.],
       [  -50.,    50.,   850.],
       [   50.,    50.,   950.]])

[SoB]

Vielen Dank für die Erklärung. Ich denke wohl noch zu sehr "matlab-mäßig". In numpy werde ich mich mal einarbeiten, das klingt interessant für mich. Kurze Rückfrage zu dem Code: Wenn ich

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import numpy as np
datalist=[(0.0, 0.0, 1000.0), (-0.5, -0.5, 950.0), (0.5, -0.5, 850.0), 
		(-0.5, 0.5, 850.0), (0.5, 0.5, 950.0)]
a = np.array(datalist)
a[:,0:2] * 100

ausführe liefert das bei mir etwas anderes, nämlich:

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array([[  0.0,   0.0], 
       [-50.0, -50.0], 
       [ 50.0, -50.0], 
       [-50.0,  50.0],
       [ 50.0,  50.0]], 'd')

Es fehlt also die dritte Komponente.

[__deets__]

Ah, my bad. Ich hatte zuerst in-place multipliziert. Das solltest du auch tun, dann musst du aber entweder vorher eine Kopie machen falls du die Original Daten noch brauchst, oder eben nicht.

Also

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>>> b = np.array(a) 
>>> b[:,:2] *= 100

[SoB]

Ach ja, so geht's, danke

[bwbg]

Fix könnte man das mittels list-comprehension zusammen mit tuple-unpacking lösen:

[codebox=pycon file=Unbenannt.txt]
>>> data = [(0.0, 0.0, 1000.0), (-0.5, -0.5, 950.0), (0.5, -0.5, 850.0)]
>>> [(x * 100, y * 100, z) for x, y, z in data]
[(0.0, 0.0, 1000.0), (-50.0, -50.0, 950.0), (50.0, -50.0, 850.0)]
[/code]

Alternativ könnte man über eine generator-expression nachdenken, wenn die Daten (als Sequence) allzu umfangreich werden.