Python 基于最大值对列表值进行分组

如果我有一个数组（X），我正在研究k-均值算法来聚类数字列表

然后我运行以下代码

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=5, affinity='euclidean', linkage='ward')
cluster.fit_predict(X)

for i in range(len(X)):
    print("%4d " % cluster.labels_[i], end=""); print(X[i])

我得到了结果

   1     1  [0.85142858]
   2     3  [0.85566274]
   3     3  [0.85364912]
   4     0  [0.81536489]
   5     1  [0.84929932]
   6     1  [0.85042336]
   7     1  [0.84899714]
   8     0  [0.82019115]
   9     4  [0.86112067]
   10    2  [0.8312496]

如何获得每个集群中值为（i）的最大数量？像这样

0: 0.82019115   8
1: 0.85142858   1
2: 0.8312496    10
3: 0.85566274   2
4: 0.86112067   9

---

首先使用

zip

将它们成对分组，然后按值（成对的第二个元素）按递增顺序排序，并从中创建一个dict

尝试：

最大数量：

{0: array([0.82019115]),
 2: array([0.8312496]),
 1: array([0.85142858]),
 3: array([0.85566274]),
 4: array([0.86112067])}

    0   1
8   0   0.820191
1   1   0.851429
10  2   0.831250
2   3   0.855663
9   4   0.861121

编辑：

{0: array([0.82019115]),
 2: array([0.8312496]),
 1: array([0.85142858]),
 3: array([0.85566274]),
 4: array([0.86112067])}

    0   1
8   0   0.820191
1   1   0.851429
10  2   0.831250
2   3   0.855663
9   4   0.861121

你想要这个吗

elem = list(zip(res, range(1,len(X)+1)))
e = sorted(elem, key=lambda x: x[0][1], reverse=False)
final_dict = {k[0]:(k[1], v) for (k,v) in e}
for key in sorted(final_dict):
    print(f"{key}: {final_dict[key][0][0]} {final_dict[key][1]}")

---

或

---

df:

{0: array([0.82019115]),
 2: array([0.8312496]),
 1: array([0.85142858]),
 3: array([0.85566274]),
 4: array([0.86112067])}

    0   1
8   0   0.820191
1   1   0.851429
10  2   0.831250
2   3   0.855663
9   4   0.861121

---

Pygirl谢谢，但我需要在同一行中打印（i）Pygirl非常感谢您的帮助，但为什么（i）的值增加1，例如对于集群0，它返回0:[0.82019115]8，而该值应返回0:[0.82019115]7？顺序是0,2,1,3,4？？？为什么不是0,1,2,3,4？提前感谢，因为您希望索引从1开始，而不是从零开始。这就是为什么。检查我编辑的答案。我已按键对它们重新排序。如果希望索引仅从零开始。然后删除增量1，并在范围内从0开始。

例如，对于集群0，它返回0:[0.82019115]8，该值应返回0:[0.82019115]7

你自己在问题中提到，你的索引看起来像是从1开始，而不是从零开始，然后递增1。你能结束这个问题吗？