Python函数传参时解包数组列表并同步截取元素的方法

问题背景 #

执行以下numpy代码：

import numpy as np

x = np.random.rand(100, 2)
rv_values, bins_values = np.histogramdd(x, bins=100, density=True)
meshed_coordinates = np.meshgrid(*bins_values)

返回的meshed_coordinates是包含2个维度为(101,101)数组的列表，结果符合预期：给np.histogramdd传入bins=100参数后，返回的bins_values列表包含2个长度为101的一维数组。
需要实现的需求为：调用np.meshgrid时，直接传入对bins_values中每个数组做[:-1]截取后的结果，不需要在函数调用外逐个手动截取数组，也不需要额外编写for循环遍历列表，同时要支持任意长度的bins_values列表。

具体写法 #

直接在解包传参时使用生成器表达式完成切片即可，不需要提前单独处理列表，代码如下：

meshed_coordinates = np.meshgrid(*(arr[:-1] for arr in bins_values))

• 写法核心是用生成器表达式(arr[:-1] for arr in bins_values)，解包时会自动遍历bins_values中的每一个数组，逐个完成[:-1]截取操作
• 该写法对bins_values的长度没有限制，不管是2维、3维还是更高维度的直方图分箱结果，都可以自动适配
• 不需要额外定义临时存储列表，也不需要在函数调用外写显式for循环，代码简洁，没有多余的内存开销

扩展提示：如果后续需要对每个分箱数组做其他统一处理，比如取分箱区间中点、加固定偏移等，只需要修改生成器表达式内的运算逻辑即可。例如要取每个分箱的中点生成网格，可以直接写为：

meshed_coordinates = np.meshgrid(*( (arr[:-1] + arr[1:])/2 for arr in bins_values ))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Barzi2001