如何让嵌套列表的分类预测结果保持原嵌套结构？

现有嵌套列表：

comment = [['a', 'b', 'c'],
           ['d', 'e', 'f', 'g'],
           ['h']]

存在一个classify_predict函数，可将comment中的每个元素分类为0、1或2。当前使用如下代码遍历处理：

class = []

for i in range(0, len(comment))
    for j in range(0, len(comment[i]))
        result = classify_predict(comment[i][j])
        class.append(result)

当前输出结果：得到一维列表，与原嵌套列表结构不匹配：

print(class)

[0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1]

期望输出结果：得到与原列表结构一致的嵌套分类结果：

print(class)

[[0, 1, 0],
 [1, 1, 1, 1],
 [1]]

解决方案 #

方法1：修改原有循环逻辑 #

原代码直接将所有结果追加到同一个列表，导致嵌套结构丢失。需要为每个子列表单独创建结果容器，处理完子列表内所有元素后，再将该容器加入最终结果：

class_result = []  # 避免使用`class`作为变量名，它是Python内置关键字

for sub_list in comment:
    sub_result = []
    for item in sub_list:
        sub_result.append(classify_predict(item))
    class_result.append(sub_result)

方法2：使用列表推导式（更简洁） #

利用Python嵌套列表推导式，可一行代码实现结构保留的转换，逻辑与方法1完全一致：

class_result = [[classify_predict(item) for item in sub_list] for sub_list in comment]

执行上述任意一种方法后，打印class_result即可得到与原列表结构匹配的嵌套分类结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Honeybee