如何获取python列表中不同整数组的最大索引

例如：

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

在这种情况下，我需要：

第一个

'0'

组=索引：0-4，长度：5

第一个

'1'

组=索引：5-6，长度：2

第二个

'0'

组=索引：7，长度：1

---

2nd

'1'

group=index:8-17，length:10我想您正在寻找

itertools.groupby

。有了它，您可以通过原始数据集中的每个整数分组获得列表列表

>>> data = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> [list(group) for _, group in itertools.groupby(data)]
[[0, 0, 0, 0, 0], [1, 1], [0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0,0, 0]]

或者，要获取索引，也可以使用

itertools.groupby和.islice

和

操作符.itemgetter

>>> [sorted(set(itemgetter(0, -1)([i[0] for i in g))) for _, g in groupby(enumerate(data), key=itemgetter(1))]
[[0, 4], [5, 6], [7], [8, 17], [18, 22]]

或者，要获取开始或结束索引，请使用以下命令：（注意

min

和

max

确定开始或结束索引）

要获得最大组使用的起始索引：

>>> max(([next(group)[0], sum(1 for _ in group)] for _, group in groupby(enumerate(data), key=itemgetter(1))), key=itemgetter(1))[0]
8

---

我想您正在寻找

itertools.groupby

。有了它，您可以通过原始数据集中的每个整数分组获得列表列表

>>> data = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> [list(group) for _, group in itertools.groupby(data)]
[[0, 0, 0, 0, 0], [1, 1], [0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0,0, 0]]

或者，要获取索引，也可以使用

itertools.groupby和.islice

和

操作符.itemgetter

>>> [sorted(set(itemgetter(0, -1)([i[0] for i in g))) for _, g in groupby(enumerate(data), key=itemgetter(1))]
[[0, 4], [5, 6], [7], [8, 17], [18, 22]]

或者，要获取开始或结束索引，请使用以下命令：（注意

min

和

max

确定开始或结束索引）

要获得最大组使用的起始索引：

>>> max(([next(group)[0], sum(1 for _ in group)] for _, group in groupby(enumerate(data), key=itemgetter(1))), key=itemgetter(1))[0]
8

---

标准库为此提供了

itertools.groupby

。使用起来有点棘手，因为它需要做很多工作：

>>> from itertools import groupby
>>> data = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> groupby(data)
<itertools.groupby object at 0x0000015AB6EB3C78>

现在我们可以看到发生了什么：grouper对象从列表中生成块

所以我们需要做的就是检查这些列表的

len

，并获得最大值。我们修正理解，以便忽略

值

，获得每个

石斑鱼

的

len

，并将结果输入内置的

max

，而不是制作列表：

>>> max(len(list(grouper)) for value, grouper in groupby(data))
10

---

标准库为此提供了

itertools.groupby

。使用起来有点棘手，因为它需要做很多工作：

>>> from itertools import groupby
>>> data = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
>>> groupby(data)
<itertools.groupby object at 0x0000015AB6EB3C78>

现在我们可以看到发生了什么：grouper对象从列表中生成块

所以我们需要做的就是检查这些列表的

len

，并获得最大值。我们修正理解，以便忽略

值

，获得每个

石斑鱼

的

len

，并将结果输入内置的

max

，而不是制作列表：

>>> max(len(list(grouper)) for value, grouper in groupby(data))
10

---

不使用itertools，您可以用另一种方式完成：

j=0
for i,val in enumerate(data):
    if i == 0:
        out=[[val]]
    if val == data[i-1]:
        out[j] += [val]
    else:
        j+=1
        out += [[val]]

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

10 8 17

现在，使用唯一值和每个值的子列表长度制作一个dict：

counts = {}
for o in out:
    if o[0] not in counts.keys():
        counts[o[0]] = [len(o)]
    else:
        counts[o[0]] += [len(o)]

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

10 8 17

现在，使用您所追求的值获取序列的最大长度，在您的情况下，它是1：

max(counts[1])

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

10 8 17

编辑：要获取此特定序列的索引，您可以执行以下操作：

id0 = 0
for o in out:
    if o[0] != 1 or len(o) != max(counts[1]):
        id0 += len(o)
    if o[0] == 1 and len(o) == max(counts[1]):
        id0 -= 1
        break

id1 = id0 + max(counts[1]) - 1
print(max(counts[1]), id0, id1)

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

10 8 17

---

它不是最漂亮的……但它很有效：）

不用itertools，你可以用另一种方式：

j=0
for i,val in enumerate(data):
    if i == 0:
        out=[[val]]
    if val == data[i-1]:
        out[j] += [val]
    else:
        j+=1
        out += [[val]]

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

10 8 17

现在，使用唯一值和每个值的子列表长度制作一个dict：

counts = {}
for o in out:
    if o[0] not in counts.keys():
        counts[o[0]] = [len(o)]
    else:
        counts[o[0]] += [len(o)]

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

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现在，使用您所追求的值获取序列的最大长度，在您的情况下，它是1：

max(counts[1])

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

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编辑：要获取此特定序列的索引，您可以执行以下操作：

id0 = 0
for o in out:
    if o[0] != 1 or len(o) != max(counts[1]):
        id0 += len(o)
    if o[0] == 1 and len(o) == max(counts[1]):
        id0 -= 1
        break

id1 = id0 + max(counts[1]) - 1
print(max(counts[1]), id0, id1)

输出：

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

{0: [6, 1, 5], 1: [2, 10]}

10

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它不是最漂亮的…但它可以工作：）

您可以使用以下函数进行迭代：

def count_through_a_list(x):
  """
  returns all distinct continuous groups of values in a list
  output is in the form of records
  """

  # Initialize these values
  group_start = 0
  group_count = 1
  prev = x[0]
  groups = []

  for i,n in enumerate(x):

    # if n is not the same as the previous value OR i is the last index
    if n!=prev or i == len(x)-1:
      groups.append({'start':group_start, 'end':i-1, 'value':prev, 'length':i-group_start, 'group_counter':group_count})
      # Reset the appropriate values
      group_count+=1
      group_start = i
      prev = n

  return groups

groups = count_through_a_list(x)

pd.DataFrame(groups, columns=['start','end','value', 'length', 'group_counter'])

    start   end value   length  group_counter
0   0   4   0   5   1
1   5   6   1   2   2
2   7   7   0   1   3
3   8   17  1   10  4
4   18  21  0   4   5

---

可以使用以下函数进行迭代：

def count_through_a_list(x):
  """
  returns all distinct continuous groups of values in a list
  output is in the form of records
  """

  # Initialize these values
  group_start = 0
  group_count = 1
  prev = x[0]
  groups = []

  for i,n in enumerate(x):

    # if n is not the same as the previous value OR i is the last index
    if n!=prev or i == len(x)-1:
      groups.append({'start':group_start, 'end':i-1, 'value':prev, 'length':i-group_start, 'group_counter':group_count})
      # Reset the appropriate values
      group_count+=1
      group_start = i
      prev = n

  return groups

groups = count_through_a_list(x)

pd.DataFrame(groups, columns=['start','end','value', 'length', 'group_counter'])

    start   end value   length  group_counter
0   0   4   0   5   1
1   5   6   1   2   2
2   7   7   0   1   3
3   8   17  1   10  4
4   18  21  0   4   5

---

到目前为止你试过什么？一般来说，在StackOverflow上，您应该发布您当前拥有的代码以及出现的问题。这里的长度是多少？第4组的长度是10，但你说它应该是最大值1。@Jab我认为“最大值1”应该是指“连续1个值序列的最大长度”。@Jab和Karl：是的，我是指序列“1”的最大长度。到目前为止，你试过什么？一般来说，在StackOverflow上，您应该发布您当前拥有的代码以及出现的问题。这里的长度是多少？第4组的长度是10，但你说它应该是最大值1。@Jab我认为“最大值1”应该是指“连续1个值序列的最大长度”。@Jab和Karl：是的，我是指序列的最大长度'1'，谢谢@Karl！所以我得到了序列的最大长度值（0和1）。但我也需要索引。在这种情况下是8-17。在这种情况下，您可能需要手动执行。想一想你将如何用纸和铅笔来解决它，一次看一个元素。在这个过程中，你需要记住什么信息？嗯，（a）每当我遇到1时，我可以迭代列表（b），我开始计数和开始索引（c）当不再有1时，记录结束索引（d）重复并检查计数值是否增加（e）对应计数的开始和结束的最大值给了我索引。但这当然是没有效率的！工作很辛苦，但效率很好。每个元素只需要看一次，对吗？很明显，你做不到比这更好的了。itertools解决方案也必须以更隐蔽的方式查看每个元素。谢谢@Karl！所以我得到了序列的最大长度值（0和1）。但我也需要索引。在这种情况下是8-17。在这种情况下，您可能需要手动执行。想一想你将如何用纸和铅笔来解决它，一次看一个元素。在这个过程中，你需要记住什么信息？嗯，（a）每当我遇到1时，我可以迭代列表（b），我开始计数和开始索引（c）当不再有1时，记录结束索引（d）重复并检查计数值是否增加（e）对应计数的开始和结束的最大值给了我索引。但这当然是没有效率的！工作很辛苦，但效率很好。每个元素只需要看一次，对吗？很明显，你做不到比这更好的了。itertools解决方案也必须以更隐蔽的方式查看每个元素