在Python中，列表推导式和Lambda函数是处理数据的强大工具。本文将介绍如何使用嵌套列表推导式、带有条件的列表推导式、多可迭代对象的列表推导式、Lambda函数、在列表推导式中使用Lambda函数、用于展平嵌套列表的列表推导式、对元素应用函数、使用Lambda函数与Map和Filter函数，以及带有条件表达式的列表推导式和使用Lambda函数进行复杂转换。

1. 嵌套列表推导式

使用嵌套列表推导式可以创建矩阵或任何其他嵌套结构：

matrix = [[j for j in range(5)] for i in range(3)]
print(matrix)  # 创建一个3x5的矩阵

2. 带有条件的列表推导式

通过带有条件的列表推导式可以过滤出满足特定条件的元素：

filtered = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(filtered)  # 打印0到9中的偶数

3. 多可迭代对象的列表推导式

可以合并和转换多个源的元素：

pairs = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y]
print(pairs)  # 打印不相等元素的配对

4. 使用Lambda函数

Lambda函数允许你创建匿名函数，它们简洁、临时，用于执行单一操作：

square = lambda x: x**2
print(square(5))  # 返回25

5. 在列表推导式中使用Lambda函数

可以在列表推导式中使用Lambda函数来执行操作：

squared = [(lambda x: x**2)(x) for x in range(5)]
print(squared)  # 打印0到4的数字的平方

6. 用于展平列表的列表推导式

展平嵌套列表，将元素扩展到单一维度：

nested = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]]
flattened = [x for sublist in nested for x in sublist]
print(flattened)

7. 对元素应用函数

对每个元素应用一个转换函数：

import math
transformed = [math.sqrt(x) for x in range(1, 6)]
print(transformed)  # 打印1到5的数字的平方根

8. 使用Lambda与Map和Filter

使用Lambda函数映射和过滤列表：

mapped = list(map(lambda x: x**2, range(5)))
filtered = list(filter(lambda x: x > 16, mapped))
print(mapped)    # 打印0到4的数字的平方
print(filtered)  # 打印大于16的元素

9. 带有条件表达式的列表推导式

使用条件表达式进行更复杂的列表推导：

conditional = [x if x > 2 else x**2 for x in range(5)]
print(conditional)  # 对小于或等于2的数字进行平方，其他数字不变

10. 使用Lambda进行复杂转换

使用Lambda函数进行基于条件的不同转换：

complex_transformation = list(map(lambda x: x**2 if x % 2 == 0 else x + 5, range(5)))
print(complex_transformation)  # 根据奇偶条件应用不同的转换

总结

列表推导式和Lambda函数是Python中处理数据的强大工具。它们不仅可以简化代码，还可以提高数据处理的效率。

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