Python 嵌套列表消除方法：使用 NumPy 数组

使用 NumPy 数组消除嵌套列表格式

在 Python 代码中，嵌套列表可能会导致代码结构复杂，难以阅读和维护。可以使用 NumPy 库中的 array 函数将嵌套列表转换为数组，从而消除嵌套列表格式，提高代码可读性和效率。

示例代码：

import numpy as np

freq_list = np.array([1, 2, 3, 7, 11, 17, 23, 31, 43, 61, 89, 127, 179, 251, 349])
conductivity_list = np.array([976, 1987, 3850, 5650, 7450, 9238])
conductivity_list = conductivity_list[::-1]

for name in ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']:
    tumor_result = calculate_conductivity(tumor_dict[name], df_saline_median)
    print(f"Tumor {name}: {tumor_result}")

解释：

1. 导入 NumPy 库: 使用 import numpy as np 导入 NumPy 库。
2. 创建 NumPy 数组: 使用 np.array() 函数将列表转换为 NumPy 数组。
3. 反转数组: 使用 conductivity_list[::-1] 反转 conductivity_list 数组的元素顺序。
4. 循环遍历: 使用 for 循环遍历列表 ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']，并对每个元素执行相应的操作。
5. 计算电导率: 使用 calculate_conductivity() 函数计算每个肿瘤的电导率，并打印结果。

优点：

• 使用 NumPy 数组可以提高代码的可读性和效率。
• NumPy 数组提供了丰富的数学函数和操作，可以方便地进行数据处理。

注意：

• 确保已安装 NumPy 库。
• calculate_conductivity() 函数需要根据实际情况进行定义。
• tumor_dict 和 df_saline_median 变量需要根据实际情况进行定义。