Python：查找列表元素之间的差异

问题描述：

给定一个数字列表，如何找出每个 ( i) 个元素与其 ( i+1) 个元素之间的差异？

lambda使用表达式或者列表推导是否更好？

例如：

给定一个列表t=[1,3,6,...]，目标是找到一个列表，v=[2,3,...]因为3-1=2，，6-3=3等等。

解决方案 1：

>>> t
[1, 3, 6]
>>> [j-i for i, j in zip(t[:-1], t[1:])]  # or use itertools.izip in py2k
[2, 3]

解决方案 2：

其他答案都是正确的，但是如果你正在做数值工作，你可能需要考虑numpy。使用numpy，答案是：

v = numpy.diff(t)

解决方案 3：

如果你不想使用numpynor zip，你可以使用以下解决方案：

>>> t = [1, 3, 6]
>>> v = [t[i+1]-t[i] for i in range(len(t)-1)]
>>> v
[2, 3]

解决方案 4：

从 开始Python 3.10，使用新pairwise功能，可以滑动元素对，从而映射到滚动对上：

from itertools import pairwise

[y-x for (x, y) in pairwise([1, 3, 6, 7])]
# [2, 3, 1]

中间结果是：

pairwise([1, 3, 6, 7])
# [(1, 3), (3, 6), (6, 7)]

解决方案 5：

您可以使用itertools.tee和zip来有效地构建结果：

from itertools import tee
# python2 only:
#from itertools import izip as zip

def differences(seq):
    iterable, copied = tee(seq)
    next(copied)
    for x, y in zip(iterable, copied):
        yield y - x

或者使用itertools.islice：

from itertools import islice

def differences(seq):
    nexts = islice(seq, 1, None)
    for x, y in zip(seq, nexts):
        yield y - x

您也可以避免使用该itertools模块：

def differences(seq):
    iterable = iter(seq)
    prev = next(iterable)
    for element in iterable:
        yield element - prev
        prev = element

如果您不需要存储所有结果并支持无限可迭代，则所有这些解决方案都在恒定空间中工作。

以下是一些解决方案的微基准测试：

In [12]: L = range(10**6)

In [13]: from collections import deque
In [15]: %timeit deque(differences_tee(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 122 ms per loop

In [16]: %timeit deque(differences_islice(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 127 ms per loop

In [17]: %timeit deque(differences_no_it(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 89.9 ms per loop

其他建议的解决方案如下：

In [18]: %timeit [x[1] - x[0] for x in zip(L[1:], L)]
10 loops, best of 3: 163 ms per loop

In [19]: %timeit [L[i+1]-L[i] for i in range(len(L)-1)]
1 loops, best of 3: 395 ms per loop

In [20]: import numpy as np

In [21]: %timeit np.diff(L)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop

In [35]: %%timeit
    ...: res = []
    ...: for i in range(len(L) - 1):
    ...:     res.append(L[i+1] - L[i])
    ...: 
1 loops, best of 3: 234 ms per loop

注意：

• zip(L[1:], L)相当于，zip(L[1:], L[:-1])因为zip已经在最短输入上终止，但是它避免了整个的复制L。

• 通过索引访问单个元素非常慢，因为每个索引访问都是 python 中的方法调用

• numpy.diff很慢，因为它必须先将 转换list为ndarray。显然，如果你从 开始，它ndarray会快得多：

In [22]: arr = np.array(L)

In [23]: %timeit np.diff(arr)
100 loops, best of 3: 3.02 ms per loop

解决方案 6：

我建议使用

v = np.diff(t)

这很简单并且易于阅读。

但如果你想要和那么v相同的长度t

v = np.diff([t[0]] + t) # for python 3.x

或者

v = np.diff(t + [t[-1]])

仅供参考：这仅适用于列表。

对于 numpy 数组

v = np.diff(np.append(t[0], t))

解决方案 7：

使用:=Python 3.8+ 中提供的海象运算符：

>>> t = [1, 3, 6]
>>> prev = t[0]; [-prev + (prev := x) for x in t[1:]]
[2, 3]

解决方案 8：

功能性方法：

>>> import operator
>>> a = [1,3,5,7,11,13,17,21]
>>> map(operator.sub, a[1:], a[:-1])
[2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]

使用生成器：

>>> import operator, itertools
>>> g1,g2 = itertools.tee((x*x for x in xrange(5)),2)
>>> list(itertools.imap(operator.sub, itertools.islice(g1,1,None), g2))
[1, 3, 5, 7]

使用索引：

>>> [a[i+1]-a[i] for i in xrange(len(a)-1)]
[2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]

解决方案 9：

好的。我想我找到了正确的解决方案：

v = [x[0]-x[1] for x in zip(t[1:],t[:-1])]

解决方案 10：

我怀疑这就是 numpy diff 命令所做的，但为了完整性，您可以简单地对子向量进行区分：

from numpy import array as a
a(x[1:])-a(x[:-1])

此外，我想针对该问题的概括添加以下解决方案：

具有周期性边界的解决方案

有时使用数值积分时，您会希望对具有周期性边界条件的列表进行差分（因此第一个元素计算与最后一个元素的差。在这种情况下，numpy.roll 函数很有用：

v-np.roll(v,1)

以零开头的解决方案

另一个numpy解决方案（仅出于完整性考虑）是使用

numpy.ediff1d(v)

它与 numpy.diff 一样工作，但只适用于向量（它将输入数组展平）。它提供了在结果向量前面或后面添加数字的功能。这在处理累积字段时很有用，这些字段通常是气象变量中的通量（例如雨水、潜热等），因为您希望结果列表的长度与输入变量的长度相同，并且第一个条目保持不变。

然后你会写

np.ediff1d(v,to_begin=v[0])

当然，您也可以使用 np.diff 命令执行此操作，但在这种情况下，您需要使用 prepend 关键字将零添加到系列的前面：

np.diff(v,prepend=0.0) 

所有上述解决方案都返回与输入长度相同的向量。

解决方案 11：

您还可以使用以下方法将差异转换为易于阅读的转换矩阵

v = t.reshape((c,r)).T - t.T

其中c= 列表中的项目数和r= 1，因为列表基本上是一个向量或一维数组。

解决方案 12：

我的方式

>>>v = [1,2,3,4,5]
>>>[v[i] - v[i-1] for i, value in enumerate(v[1:], 1)]
[1, 1, 1, 1]