Умножив кортеж скаляром

Question

У меня есть следующий код:

print img.size 
print 10 * img.size 

отпечатывается

(70, 70) 
(70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70, 70) 

в то время как я хотел бы, чтобы напечатать

(700, 700) 

Есть ли способ необходимо сделать это без необходимости писать

print (10 * img.size[0], 10 * img.size[1]) 

PS: img.size - изображение PIL. Не знаю, если это имеет значение в этом случае.

Answer 1

Может быть лучше так, но это должно работать

tuple([10*x for x in img.size]) 

Answer 2

Вы можете попробовать что-то вроде этого:

print [10 * s for s in img.size] 

Это даст вам новый список со всеми элементами вы имеете в тупл умноженный на 10

Answer 3

вещих образом будет использовать список понимание:

y = tuple([z * 10 for z in img.size]) 

Другой способ может быть:

y = tuple(map((10).__mul__, img.size)) 

Answer 4

img.size = tuple(i * 10 for i in img.size) 

Answer 5

Существует, вероятно, более простым способом, чем это, но

print map(lambda x: 10*x, img.size) 

будет делать почти то, что вы хотите, хотя он печатает как вместо кортежа. Обмотайте вызов map внутри tuple(map...), если вы хотите, чтобы он печатался как кортеж (скобки, а не квадратные скобки).

Answer 6

Если у вас есть эта проблема чаще и с большими кортежами или списками, вы можете использовать библиотеку numpy, которая позволяет выполнять все виды математических операций на массивах. Однако в этой простой ситуации это было бы полным перегибом.

Answer 7

не добавляя ничего, кроме разнообразия ..

import operator 
img_size = (70, 70) 
map(operator.mul, img_size, len(img_size)*(10,)) 

Answer 8

Решение:

set1=(70, 70) 
tuple(2*array(set1)) 

Объяснение: arrays делают возможным прямое умножение. Следовательно, tuple, называемый здесь set1, преобразуется в array. Я предполагаю, что вы хотите продолжать использовать tuple, поэтому мы преобразуем array обратно в tuple.

Это решение должно избегать явного и подробного цикла for. Я не знаю, быстрее ли это или происходит то же самое в обоих случаях.

Answer 9

В соответствии с предыдущими ответами, но с использованием NumPy:

import numpy as np 
result = tuple(10*np.array(img.size)) 

Answer 10

Вы пытаетесь применить функцию кортежей в целом. Вам необходимо применить его к отдельным элементам и вернуть новый кортеж.

newTuple = tuple([10*x for x in oldTuple]) 

Помните, что вы не можете изменить Кортеж.

Answer 11

Simplish вещь, если вы пишете кучу кода, но не хотите более сложный вектор библиотеки ...

class V(tuple): 
    '''A simple vector supporting scalar multiply and vector add''' 
    def __new__ (cls, *args): 
     return super(V, cls).__new__(cls, args) 
    def __mul__(self,s): 
     return V(*(c*s for c in self)) 
    def __add__(self,s): 
     return V(*(c[0]+c[1] for c in zip(self,s))) 
    def __repr__(self): 
     return "V" + super(V, self).__repr__() 

# As long as the "vector" is on the left it just works 

xaxis = V(1.0, 0.0) 
yaxis = V(0.0, 1.0) 
print xaxis + yaxis  # => V(1.0, 1.0) 
print xaxis*3 + yaxis*5 # => V(3.0, 5.0) 
print 3*xaxis   # Broke, => (1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0) 

«V» экземпляры иначе ведут себя так же, как кортежей. Это требует, чтобы экземпляры «V» были созданы с одинаковым количеством элементов. Можно добавить, например, __new__

if len(args)!=2: raise TypeError('Must be 2 elements') 

для обеспечения, что все экземпляры 2d векторов ....