Question

我正在尝试创建一个列表（例如B），该列表仅在另一个列表（例如A）的值存在差异时才递增，例如：

[1,1,2,2,4,4]至[0,0,1,1,2,2]或

[1,1,1,1,4,4,4,4]至[0,0,0,0,1,1,1,1]等

以下代码可以做到：

boxes=[1,1,1,1,4,4,4,4]
positions=[0]
position=0
for psn,box in list(enumerate(boxes))[:-1]:
    if boxes[psn+1]-box ==0:
        increment=0
    else:
        increment=1
    position=position+increment
    positions.append(position)
print(positions)

有人可以建议使用列表推导（最好使用lambda函数）吗？

Answer 1

使用itertools.groupby：

from itertools import groupby

a = [1,1,2,2,4,4]

result = [i for i, (_, group) in enumerate(groupby(a)) for _ in group]
print(result)

输出

[0, 0, 1, 1, 2, 2]

Answer 2

这是使用nummpy的一种方式：

a = [1,1,2,2,4,4]
[0] + np.cumsum(np.clip(np.diff(a), 0, 1)).tolist()
[0, 0, 1, 1, 2, 2]

或者在另一个示例中：

a = [1,1,1,1,4,4,4,4]
[0] + np.cumsum(np.clip(np.diff(a), 0, 1)).tolist()
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

详细信息

a = [1,1,2,2,4,4]

使用np.diff

获得数组的第一个差异

np.diff(a)
array([0, 1, 0, 2, 0])

并使用np.clip将值限制在0和1之间：

np.clip(np.diff(a), 0, 1)
array([0, 1, 0, 1, 0])

最后取np.cumsum并在开头添加一个0，因为差异将为您提供长度为n-1的数组：

[0] + np.cumsum(np.clip(np.diff(a), 0, 1)).tolist()
[0, 0, 1, 1, 2, 2]

Answer 3

我看到了很多解决方案，所以我们开始吧。

digitize

np.digitize(A, np.unique(A)) - 1
# array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

factorize

import pandas 
pd.factorize(A)[0]
# array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

groupby和ngroup

pd.Series(A).groupby(A).ngroup()

0    0
1    0
2    0
3    0
4    1
5    1
6    1
7    1
dtype: int64

unique

np.unique(A, return_inverse=True)[1]
# array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

将列表理解与itertools.accumulate一起使用：

from itertools import accumulate
from operator import add

list(accumulate([0] + [x != y for x, y in zip(A, A[1:])], add))
# [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

Answer 4

您无法使用传统的列表理解来做到这一点，因为它们无法share a mutable state between iterations。

在这种情况下，建议使用itertools.groupby，numpy或简单的python循环（如您的代码所示）。

但是，如果您真的想使用列表理解，一种方法是依靠副作用。

例如：

boxes=[1,1,1,1,4,4,4,4]
positions = [0]
throwaway = [
    positions.append(positions[-1] + 0 if boxes[psn+1]-box == 0 else 1) 
    for psn, box in enumerate(boxes[:-1])
]
print(positions)
#[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

您正在使用列表理解来创建名为throwaway的列表，但是throwaway的实际内容根本没有用。我们使用迭代来调用append上的positions。由于append返回None，因此以下是列表理解的实际结果。

print(throwaway)
#[None, None, None, None, None, None, None]

但是，依靠这种副作用被认为不是好习惯。

Answer 5

使用zip并列出理解和切片的方法

a = [1,1,2,2,4,4]
increments = [bool(i[1]-i[0]) for i in zip(a,a[1:])]
b = [sum(increments[:i]) for i in range(len(increments)+1)]
print(b) #prints [0, 0, 1, 1, 2, 2]

说明：此解决方案依赖于Python：

在向0函数提要时，除0.0（或True）以外的任何数字都将被评估为bool

当出现这种需要时，True和False的值分别变成1和0

sum函数的工作原理：实际上，类似sum([3,4])的意思是计算0+3+4，因此sum([True,True])意味着计算0+True+True，它被转换为{{1} }

将数组值的增量减少到1

5 个答案: