Python：在相应的两个列表中查找最常见的元素

我有两个列表，包含点的x和y坐标，其中每个对应的元素代表一个点

举个例子，X_List=[1,3,1,4]，Y_List=[6,7,6,1]，那么点是（1,6）（3,7）（1,6）（4,1）。因此，最常见的点是（1,6）

这是我的密码：

Points=[]
for x,y in zip(X_List, Y_List):
Points.append([x,y])
MostCommonPoint = max(set(Points), key=Points.count)

---

但是，这不能作为不可破坏类型的列表中的点工作。

首先，

zip

返回元组列表（或Python 3中的元组迭代器）。这意味着您可以使用

zip（X\u列表，Y\u列表）

而不是

点

（或者在Python3上使用

List（zip（X\u列表，Y\u列表））

），您的代码就可以工作了。然而，这需要二次时间

更快的方法是使用A，这是一个dict子类，设计用于计算事物：

import collections

# Produce a Counter mapping each point to how many times it appears.
counts = collections.Counter(zip(X_List, Y_List))

# Find the point with the highest count.
MostCommonPoint = max(counts, key=counts.get)

使用计数器：

>>> from collections import Counter

这很简单： 一步一步地 构建点列表：

>>> x_lst = [1, 3, 1, 4]
>>> y_lst = [6, 7, 6, 1]
>>> pnts = zip(x_lst, y_lst)
>>> pnts
[(1, 6), (3, 7), (1, 6), (4, 1)]

创建一个

计数器

，该计数器能够计算所有项目：

>>> counter = Counter(pnts)
>>> counter
Counter({(1, 6): 2, (3, 7): 1, (4, 1): 1})

获取（一）个最常见项目的列表：

>>> counter.most_common(1)
[((1, 6), 2)]

获取项目本身：

>>> counter.most_common(1)[0][0]
(1, 6)

---

@扬·弗尔辛斯基是正确的人选。另一个似乎有效的简单方法如下。不过，我没有比较这些表演

答复:

要点：

博文：

---

您还可以使用counts.most_common（1）来获取（包含）最公共点的列表。这稍微简单一点，并在集合中保存了另一个迭代。（在这种情况下可能不会节省太多，但总的来说，很高兴知道。）@Weeble:

最常见的（1）

最终还是调用了

max

。使用

[0][0]

提取列表中的一个元素，然后提取元素计数元组的第一部分，我认为在代码的简单性方面是收支平衡的。啊，这很公平。我错误地认为计数器内容是按顺序维护的，但看起来大多数常用（n）使用heapq.nlargest遍历集合。同意一旦你考虑破坏结果，它就否定了简单性的好处。

>>> counter.most_common(1)[0][0]
(1, 6)

import itertools

a = [7, 3]
b = [3, 1, 2]
c = [4, 3, 5]


def allEqual(t):
    same = True

    if len(t) == 1:
        return True

    if len(t) == 0:
        return False

    for i in range(1, len(t)):
        if t[i] != t[i - 1]:
            same = False
            i = len(t) - 1
        else:
            same = same and True

    return same


combo = list(itertools.product(a, b, c))
# print list(itertools.permutations(a,2))
# print combo

# combo = [x for x in combo if x[0]==x[1]==x[2]]
# print combo

combo = [x for x in combo if allEqual(x)]
print combo