遍历列表中的每两个元素[重复]
- 2024-11-29 08:41:00
- admin 原创
- 177
问题描述:
如何进行for
循环或列表推导以便每次迭代都给我两个元素?
l = [1,2,3,4,5,6]
for i,k in ???:
print str(i), '+', str(k), '=', str(i+k)
输出:
1+2=3
3+4=7
5+6=11
解决方案 1:
您需要一个pairwise()
(或grouped()
)实现。
def pairwise(iterable):
"s -> (s0, s1), (s2, s3), (s4, s5), ..."
a = iter(iterable)
return zip(a, a)
for x, y in pairwise(l):
print("%d + %d = %d" % (x, y, x + y))
或者更一般地:
def grouped(iterable, n):
"s -> (s0,s1,s2,...sn-1), (sn,sn+1,sn+2,...s2n-1), (s2n,s2n+1,s2n+2,...s3n-1), ..."
return zip(*[iter(iterable)]*n)
for x, y in grouped(l, 2):
print("%d + %d = %d" % (x, y, x + y))
在 Python 2 中,您应该导入它izip
来替代 Python 3 的内置zip()
函数。
非常感谢马丁诺 (martineau)回答了我的问题,我发现这种方法非常有效,因为它只在列表中迭代一次,并且不会在此过程中创建任何不必要的列表。
注意:这不应与Python 自己的文档中的pairwise
配方相混淆,其结果是,正如@lazyr在评论中指出的那样。itertools
s -> (s0, s1), (s1, s2), (s2, s3), ...
对于那些想要在 Python 3 上使用mypy进行类型检查的人来说,这里有一些补充:
from typing import Iterable, Tuple, TypeVar
T = TypeVar("T")
def grouped(iterable: Iterable[T], n=2) -> Iterable[Tuple[T, ...]]:
"""s -> (s0,s1,s2,...sn-1), (sn,sn+1,sn+2,...s2n-1), ..."""
return zip(*[iter(iterable)] * n)
解决方案 2:
嗯,你需要 2 个元素的元组,所以
data = [1,2,3,4,5,6]
for i,k in zip(data[0::2], data[1::2]):
print str(i), '+', str(k), '=', str(i+k)
在哪里:
data[0::2]
意味着创建元素的子集(index % 2 == 0)
zip(x,y)
从 x 和 y 集合相同的索引元素创建一个元组集合。
解决方案 3:
>>> l = [1,2,3,4,5,6]
>>> zip(l,l[1:])
[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
>>> zip(l,l[1:])[::2]
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> [a+b for a,b in zip(l,l[1:])[::2]]
[3, 7, 11]
>>> ["%d + %d = %d" % (a,b,a+b) for a,b in zip(l,l[1:])[::2]]
['1 + 2 = 3', '3 + 4 = 7', '5 + 6 = 11']
解决方案 4:
一个简单的解决方案。
l = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
对于 i 在范围内(0,len(l),2):
打印 str(l[i]), '+', str(l[i + 1]), '=', str(l[i] + l[i + 1])
解决方案 5:
虽然所有使用的答案zip
都是正确的,但我发现自己实现该功能可以使代码更具可读性:
def pairwise(it):
it = iter(it)
while True:
try:
yield next(it), next(it)
except StopIteration:
# no more elements in the iterator
return
这it = iter(it)
部分确保它it
实际上是一个迭代器,而不仅仅是一个可迭代对象。如果it
已经是一个迭代器,则此行是无操作。
用法:
for a, b in pairwise([0, 1, 2, 3, 4, 5]):
print(a + b)
解决方案 6:
我希望这将是一种更加优雅的方法。
a = [1,2,3,4,5,6]
zip(a[::2], a[1::2])
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
解决方案 7:
如果您对性能感兴趣,我做了一个小的基准测试(使用我的库simple_benchmark
)来比较解决方案的性能,并且我从我的一个包中包含了一个功能:iteration_utilities.grouper
from iteration_utilities import grouper
import matplotlib as mpl
from simple_benchmark import BenchmarkBuilder
bench = BenchmarkBuilder()
@bench.add_function()
def Johnsyweb(l):
def pairwise(iterable):
"s -> (s0, s1), (s2, s3), (s4, s5), ..."
a = iter(iterable)
return zip(a, a)
for x, y in pairwise(l):
pass
@bench.add_function()
def Margus(data):
for i, k in zip(data[0::2], data[1::2]):
pass
@bench.add_function()
def pyanon(l):
list(zip(l,l[1:]))[::2]
@bench.add_function()
def taskinoor(l):
for i in range(0, len(l), 2):
l[i], l[i+1]
@bench.add_function()
def mic_e(it):
def pairwise(it):
it = iter(it)
while True:
try:
yield next(it), next(it)
except StopIteration:
return
for a, b in pairwise(it):
pass
@bench.add_function()
def MSeifert(it):
for item1, item2 in grouper(it, 2):
pass
bench.use_random_lists_as_arguments(sizes=[2**i for i in range(1, 20)])
benchmark_result = bench.run()
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 10)
benchmark_result.plot_both(relative_to=MSeifert)
因此,如果您想要最快的解决方案而不需要外部依赖,那么您可能应该只使用 Johnysweb 提供的方法(在撰写本文时,它是最受支持和接受的答案)。
如果您不介意额外的依赖,那么速度grouper
可能iteration_utilities
会更快一些。
额外的想法
有些方法有一些限制,这里还未讨论。
例如,一些解决方案仅适用于序列(即列表、字符串等),例如使用索引的 Margus/pyanon/taskinoor 解决方案,而其他解决方案适用于任何可迭代对象(即序列和生成器、迭代器),如 Johnysweb/mic_e/my 解决方案。
然后 Johnysweb 还提供了一个适用于 2 以外其他尺寸的解决方案,而其他答案则不行(好的,iteration_utilities.grouper
还允许将元素数量设置为“组”)。
然后还有一个问题,如果列表中元素的数量为奇数,会发生什么情况。是否应该忽略剩余项?是否应该填充列表以使其大小均匀?是否应该将剩余项作为单个返回?其他答案没有直接解决这一点,但是,如果我没有忽略任何内容,它们都遵循应忽略剩余项的方法(taskinoors 答案除外 - 这实际上会引发异常)。
你grouper
可以决定你想做什么:
>>> from iteration_utilities import grouper
>>> list(grouper([1, 2, 3], 2)) # as single
[(1, 2), (3,)]
>>> list(grouper([1, 2, 3], 2, truncate=True)) # ignored
[(1, 2)]
>>> list(grouper([1, 2, 3], 2, fillvalue=None)) # padded
[(1, 2), (3, None)]
解决方案 8:
结合使用zip
和iter
命令:
我发现这个解决方案iter
非常优雅:
it = iter(l)
list(zip(it, it))
# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
我在Python 3 zip 文档中找到了它。
it = iter(l)
print(*(f'{u} + {v} = {u+v}' for u, v in zip(it, it)), sep='
')
# 1 + 2 = 3
# 3 + 4 = 7
# 5 + 6 = 11
N
一次概括所有元素:
N = 2
list(zip(*([iter(l)] * N)))
# [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
解决方案 9:
for (i, k) in zip(l[::2], l[1::2]):
print i, "+", k, "=", i+k
zip(*iterable)
返回一个包含每个可迭代对象的下一个元素的元组。
l[::2]
返回列表的第 1 个、第 3 个、第 5 个等元素:第一个冒号表示切片从头开始,因为它后面没有数字,第二个冒号只有在您想要“切片中的步骤”时才需要(在本例中为 2)。
l[1::2]
执行相同的操作,但从列表的第二个元素开始,因此它返回原始列表的第 2、第 4、第 6 等元素。
解决方案 10:
有很多方法可以做到这一点。例如:
lst = [1,2,3,4,5,6]
[(lst[i], lst[i+1]) for i,_ in enumerate(lst[:-1])]
>>>[(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]
list(zip(*[iter(lst)]*2))
>>>[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
解决方案 11:
解包后:
l = [1,2,3,4,5,6]
while l:
i, k, *l = l
print(f'{i}+{k}={i+k}')
注意:这将消耗l
,之后将其留空。
解决方案 12:
您可以使用more_itertools包。
import more_itertools
lst = range(1, 7)
for i, j in more_itertools.chunked(lst, 2):
print(f'{i} + {j} = {i+j}')
解决方案 13:
对于任何人来说,它都可能有所帮助,这是一个类似问题的解决方案,但具有重叠对(而不是互斥对)。
来自 Python itertools 文档:
from itertools import izip
def pairwise(iterable):
"s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
a, b = tee(iterable)
next(b, None)
return izip(a, b)
或者更一般地:
from itertools import izip
def groupwise(iterable, n=2):
"s -> (s0,s1,...,sn-1), (s1,s2,...,sn), (s2,s3,...,sn+1), ..."
t = tee(iterable, n)
for i in range(1, n):
for j in range(0, i):
next(t[i], None)
return izip(*t)
解决方案 14:
这个问题的标题具有误导性,你似乎正在寻找连续的对,但如果你想遍历所有可能对的集合,那么这将起作用:
for i,v in enumerate(items[:-1]):
for u in items[i+1:]:
解决方案 15:
一种简单的方法:
[(a[i],a[i+1]) for i in range(0,len(a),2)]
如果您的数组是 a 并且您想按对对其进行迭代,这将非常有用。要对三元组或更多元组进行迭代,只需更改“range”步骤命令,例如:
[(a[i],a[i+1],a[i+2]) for i in range(0,len(a),3)]
(如果数组长度和步长不合适,则必须处理多余的值)
解决方案 16:
itertools
完善的 Python3 解决方案在以下其中一个配方中给出:
import itertools
def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
"Collect data into fixed-length chunks or blocks"
# grouper('ABCDEFG', 3, 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
return itertools.zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)
解决方案 17:
再次尝试更清洁的解决方案
def grouped(itr, n=2):
itr = iter(itr)
end = object()
while True:
vals = tuple(next(itr, end) for _ in range(n))
if vals[-1] is end:
return
yield vals
更多自定义选项
from collections.abc import Sized
def grouped(itr, n=2, /, truncate=True, fillvalue=None, strict=False, nofill=False):
if strict:
if isinstance(itr, Sized):
if len(itr) % n != 0:
raise ValueError(f"{len(itr)=} is not divisible by {n=}")
itr = iter(itr)
end = object()
while True:
vals = tuple(next(itr, end) for _ in range(n))
if vals[-1] is end:
if vals[0] is end:
return
if strict:
raise ValueError("found extra stuff in iterable")
if nofill:
yield tuple(v for v in vals if v is not end)
return
if truncate:
return
yield tuple(v if v is not end else fillvalue for v in vals)
return
yield vals
解决方案 18:
认为这是一个分享我对 n>2 的概括的好地方,它只是一个可迭代的滑动窗口:
def sliding_window(iterable, n):
its = [ itertools.islice(iter, i, None)
for i, iter
in enumerate(itertools.tee(iterable, n)) ]
return itertools.izip(*its)
解决方案 19:
我需要用一个数字来划分一个列表,然后像这样固定。
l = [1,2,3,4,5,6]
def divideByN(data, n):
return [data[i*n : (i+1)*n] for i in range(len(data)//n)]
>>> print(divideByN(l,2))
[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
>>> print(divideByN(l,3))
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
解决方案 20:
使用类型,以便您可以使用mypy静态分析工具验证数据:
from typing import Iterator, Any, Iterable, TypeVar, Tuple
T_ = TypeVar('T_')
Pairs_Iter = Iterator[Tuple[T_, T_]]
def legs(iterable: Iterator[T_]) -> Pairs_Iter:
begin = next(iterable)
for end in iterable:
yield begin, end
begin = end
解决方案 21:
这里我们可以有alt_elem
适合你的 for 循环的方法。
def alt_elem(list, index=2):
for i, elem in enumerate(list, start=1):
if not i % index:
yield tuple(list[i-index:i])
a = range(10)
for index in [2, 3, 4]:
print("With index: {0}".format(index))
for i in alt_elem(a, index):
print(i)
输出:
With index: 2
(0, 1)
(2, 3)
(4, 5)
(6, 7)
(8, 9)
With index: 3
(0, 1, 2)
(3, 4, 5)
(6, 7, 8)
With index: 4
(0, 1, 2, 3)
(4, 5, 6, 7)
注意:考虑到在函数中执行的操作,上述解决方案可能效率不高。
解决方案 22:
这是一个简单的解决方案,即使用范围函数从元素列表中选择替代元素。
注意:这仅对偶数列表有效。
a_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
empty_list = []
for i in range(0, len(a_list), 2):
empty_list.append(a_list[i] + a_list[i + 1])
print(empty_list)
# [3, 7, 11]
扫码咨询,免费领取项目管理大礼包!