Como executar a multiplicação por elementos de duas listas?

Quero executar uma multiplicação por elementos, multiplicar duas listas por valor em Python, como podemos fazer no Matlab.

É assim que eu faria no Matlab.

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
a .* b = [2, 6, 12, 20]

Uma compreensão da lista daria 16 entradas na lista, para cada combinação x * yde xfrom ae yfrom b. Não sabe como mapear isso.

Se alguém estiver interessado no motivo, tenho um conjunto de dados e quero multiplicá-lo por Numpy.linspace(1.0, 0.5, num=len(dataset)) =).

Use uma compreensão de lista combinada com zip():.

[a*b for a,b in zip(lista,listb)]

Como você já está usando numpy, faz sentido armazenar seus dados em uma numpymatriz, e não em uma lista. Depois de fazer isso, você obtém itens como produtos baseados em elementos de graça:

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([1,2,3,4])

In [3]: b = np.array([2,3,4,5])

In [4]: a * b
Out[4]: array([ 2,  6, 12, 20])

Use np.multiply (a, b):

import numpy as np
a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
np.multiply(a,b)

Você pode tentar multiplicar cada elemento em um loop. A mão curta para fazer isso é

ab = [a[i]*b[i] for i in range(len(a))]

Ainda outra resposta:

-1... requer importação
+1... é muito legível

import operator
a = [1,2,3,4]
b = [10,11,12,13]

list(map(operator.mul, a, b))

saídas [10, 22, 36, 52]

Maneira bastante intuitiva de fazer isso:

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]
ab = []                        #Create empty list
for i in range(0, len(a)):
     ab.append(a[i]*b[i])      #Adds each element to the list

você pode multiplicar usando lambda

foo=[1,2,3,4]
bar=[1,2,5,55]
l=map(lambda x,y:x*y,foo,bar)

Para listas grandes, podemos fazê-lo da maneira iterativa:

product_iter_object = itertools.imap(operator.mul, [1,2,3,4], [2,3,4,5])

product_iter_object.next() fornece cada um dos elementos na lista de saída.

A saída seria o comprimento da menor das duas listas de entrada.

crie uma matriz de unidades; multiplique cada lista vezes a matriz; converter matriz em uma lista

import numpy as np

a = [1,2,3,4]
b = [2,3,4,5]

c = (np.ones(len(a))*a*b).tolist()

[2.0, 6.0, 12.0, 20.0]

A resposta de gahooa está correta para a pergunta formulada no cabeçalho, mas se as listas já tiverem um formato numpy ou maior que dez, será MUITO mais rápido (3 ordens de grandeza) e mais legível, para fazer a multiplicação numpy simples, conforme sugerido por NPE. Eu recebo estes horários:

0.0049ms -> N = 4, a = [i for i in range(N)], c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0075ms -> N = 4, a = [i for i in range(N)], c = a * b
0.0167ms -> N = 4, a = np.arange(N), c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0013ms -> N = 4, a = np.arange(N), c = a * b
0.0171ms -> N = 40, a = [i for i in range(N)], c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0095ms -> N = 40, a = [i for i in range(N)], c = a * b
0.1077ms -> N = 40, a = np.arange(N), c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0013ms -> N = 40, a = np.arange(N), c = a * b
0.1485ms -> N = 400, a = [i for i in range(N)], c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0397ms -> N = 400, a = [i for i in range(N)], c = a * b
1.0348ms -> N = 400, a = np.arange(N), c = [a*b for a,b in zip(a, b)]
0.0020ms -> N = 400, a = np.arange(N), c = a * b

ou seja, a partir do seguinte programa de teste.

import timeit

init = ['''
import numpy as np
N = {}
a = {}
b = np.linspace(0.0, 0.5, len(a))
'''.format(i, j) for i in [4, 40, 400] 
                  for j in ['[i for i in range(N)]', 'np.arange(N)']]

func = ['''c = [a*b for a,b in zip(a, b)]''',
'''c = a * b''']

for i in init:
  for f in func:
    lines = i.split('\n')
    print('{:6.4f}ms -> {}, {}, {}'.format(
           timeit.timeit(f, setup=i, number=1000), lines[2], lines[3], f))

Pode usar enumerar.

a = [1, 2, 3, 4]
b = [2, 3, 4, 5]

ab = [val * b[i] for i, val in enumerate(a)]

A mapfunção pode ser muito útil aqui. Usando mappodemos aplicar qualquer função a cada elemento de um iterável.

Python 3.x

>>> def my_mul(x,y):
...     return x*y
...
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [2,3,4,5]
>>>
>>> list(map(my_mul,a,b))
[2, 6, 12, 20]
>>>

Claro:

map(f, iterable)

é equivalente a

[f(x) for x in iterable]

Para que possamos obter nossa solução via:

>>> [my_mul(x,y) for x, y in zip(a,b)]
[2, 6, 12, 20]
>>>

No Python 2.x map()significa: aplique uma função a cada elemento de um iterável e construa uma nova lista. No Python 3.x, mapconstrua iteradores em vez de listas.

Em vez de my_mulpodermos usar o muloperador

Python 2.7

>>>from operator import mul # import mul operator
>>>a = [1,2,3,4]
>>>b = [2,3,4,5]
>>>map(mul,a,b)
[2, 6, 12, 20]
>>>

Python 3.5 ou superior

>>> from operator import mul
>>> a = [1,2,3,4]
>>> b = [2,3,4,5]
>>> [*map(mul,a,b)]
[2, 6, 12, 20]
>>>

Observe que, como map()constrói um iterador, usamos o *operador de descompactação iterável para obter uma lista. A abordagem de descompactação é um pouco mais rápida que o listconstrutor:

>>> list(map(mul,a,b))
[2, 6, 12, 20]
>>>

Para manter o tipo de lista e faça-o em uma linha (depois de importar o numpy como np, é claro):

list(np.array([1,2,3,4]) * np.array([2,3,4,5]))

ou

list(np.array(a) * np.array(b))

você pode usar isso para listas do mesmo tamanho

def lstsum(a, b):
    c=0
    pos = 0
for element in a:
   c+= element*b[pos]
   pos+=1
return c