Python中的数据絮凝_Python_Algorithm_Chunking

Python中的数据絮凝

python algorithm

Python中的数据絮凝,python,algorithm,chunking,Python,Algorithm,Chunking,我正在努力寻找絮凝功能中的错误该函数的目标是获取一个列表，并将每组连续值分块为一个值。例如 [1,4,4,2,0,3,3,3]=>[1,4,2,0,3] 目前的功能是 def flocculate(array): for index1, val1 in enumerate(array): if val1 == 0 or not not val1: new_array = array[index1+1:] for index

我正在努力寻找絮凝功能中的错误

该函数的目标是获取一个列表，并将每组连续值分块为一个值。例如

[1,4,4,2,0,3,3,3]=>[1,4,2,0,3]

目前的功能是

def flocculate(array):
    for index1, val1 in enumerate(array):
        if val1 == 0 or not not val1:
            new_array = array[index1+1:]
            for index2, val2 in enumerate(new_array):
                if array[index1] == val2:
                    array[index1 + index2 + 1] = False
                else:
                    break
    return [value for value in array if type(value) is not bool]

然而，它似乎不能很好地处理零

例如，下面显示的输入得到了一些正确的零，但遗漏了一些其他的零

[2,4,4,0,3,7,0,2,2,8,0,0,0]=>[2,4,3,7,0,2,8,0]

我删除了我原来的答案；在这种情况下，我终于理解了絮凝。很抱歉我在陶瓷行业干了好几年，眼睛都瞎了

你要做的工作太多了，标记出匹配或不匹配的东西。只需从原始列表中构建一个新列表。仅添加与上一个项目不匹配的项目

test_list = [
    [1, 4, 4, 2, 0, 3, 3, 3],
    [2, 4, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 2, 2, 8, 0, 0, 0],
    [-122, 4, 14, 0, 3, 7, 0, 2, 2, -2, 8, 0, 0, 0, 9999]
]

def flocculate(array):
#    return list(set(array))
    result = []
    last = None
    for i in array:
        if i != last:
            result.append(i)
            last = i
    return result

for array in test_list:
    print array, "\n    =>", flocculate(array)

输出：

[1, 4, 4, 2, 0, 3, 3, 3] 
    => [1, 4, 2, 0, 3]
[2, 4, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 2, 2, 8, 0, 0, 0] 
    => [2, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 8, 0]
[-122, 4, 14, 0, 3, 7, 0, 2, 2, -2, 8, 0, 0, 0, 9999] 
    => [-122, 4, 14, 0, 3, 7, 0, 2, -2, 8, 0, 9999]

我删除了我原来的答案；在这种情况下，我终于理解了絮凝。很抱歉我在陶瓷行业干了好几年，眼睛都瞎了

你要做的工作太多了，标记出匹配或不匹配的东西。只需从原始列表中构建一个新列表。仅添加与上一个项目不匹配的项目

test_list = [
    [1, 4, 4, 2, 0, 3, 3, 3],
    [2, 4, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 2, 2, 8, 0, 0, 0],
    [-122, 4, 14, 0, 3, 7, 0, 2, 2, -2, 8, 0, 0, 0, 9999]
]

def flocculate(array):
#    return list(set(array))
    result = []
    last = None
    for i in array:
        if i != last:
            result.append(i)
            last = i
    return result

for array in test_list:
    print array, "\n    =>", flocculate(array)

输出：

[1, 4, 4, 2, 0, 3, 3, 3] 
    => [1, 4, 2, 0, 3]
[2, 4, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 2, 2, 8, 0, 0, 0] 
    => [2, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 8, 0]
[-122, 4, 14, 0, 3, 7, 0, 2, 2, -2, 8, 0, 0, 0, 9999] 
    => [-122, 4, 14, 0, 3, 7, 0, 2, -2, 8, 0, 9999]

将第一个if语句更改为if val1 not False：修复了问题。也就是说，我强烈建议你改为以下内容。将列表中的每个元素与前一个元素进行比较的方法要简单得多。它还具有不改变输入列表的优点

代码中的错误是由以下事实引起的：在Python中，False==0被计算为True。这会导致函数中出现两个问题。首先，if块中的代码将针对列表中的每个元素运行，即使您已经将该元素标记为False。这导致了第二个问题：在False元素后面的任何0值都将被视为连续的相等值，因为False==0应该被丢弃。因此，每当有一个0跟在相邻的相等元素后面时，该0将被更改为False，因此不在输出列表中

作为一个简短的说明，下面是输入[2,4,4,0]函数每次迭代开始时列表的外观，其中>表示当前索引

Input: [2, 4, 4, 0]
[>2, 4, 4, 0]
[2, >4, 4, 0]
[2, 4, >False, 0]
[2, 4, False, >False]
Output: [2, 4]

作为一个简短的说明，下面是输入[2,4,4,0]函数每次迭代开始时列表的外观，其中>表示当前索引

Input: [2, 4, 4, 0]
[>2, 4, 4, 0]
[2, >4, 4, 0]
[2, 4, >False, 0]
[2, 4, False, >False]
Output: [2, 4]

我想你可能在找

此函数收集由可选键函数定义的相似项

例如：

import itertools

def flocculate(A):
    return [k for k,g in itertools.groupby(A)]

print flocculate([2, 4, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 2, 2, 8, 0, 0, 0])
print flocculate([1, 4, 4, 2, 0, 3, 3, 3])

印刷品：

[2, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 8, 0]
[1, 4, 2, 0, 3]

我想你可能在找

此函数收集由可选键函数定义的相似项

例如：

import itertools

def flocculate(A):
    return [k for k,g in itertools.groupby(A)]

print flocculate([2, 4, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 2, 2, 8, 0, 0, 0])
print flocculate([1, 4, 4, 2, 0, 3, 3, 3])

印刷品：

[2, 4, 0, 3, 7, 0, 2, 8, 0]
[1, 4, 2, 0, 3]

对于以后重复一组数字的输入，正确的输出是什么？e、 g.[1，4，4，2，0，3，3，3，1，1，4，2，0，0，8，3，3，0]当你得到一个解决方案时，请记住对有用的东西进行投票，并接受你最喜欢的答案，即使你必须自己写，所以堆栈溢出可以正确地存档问题。Yo@Prune你得到了我的upvote dawg！我只是还没有足够的信用来公开展示我的选票。这就是stackoverflow告诉我的。事实上，每一个答案都有其独特之处。你的，因为它简单而优雅。d-gillis指出了我原始代码中的缺陷。彼得·德·里瓦兹（peter de rivaz）以四票赞成的票数指出了似乎是规范的python处理某些数据的方式。谢谢大家，你们知道对于一个重复一组数字的输入，正确的输出是什么吗？e、 g.[1，4，4，2，0，3，3，3，1，1，4，2，0，0，8，3，3，0]当你得到一个解决方案时，请记住对有用的东西进行投票，并接受你最喜欢的答案，即使你必须自己写，所以堆栈溢出可以正确地存档问题。Yo@Prune你得到了我的upvote dawg！我只是还没有足够的信用来公开展示我的选票。这就是stackoverflow告诉我的。其实每个

答案就其本身而言是相当愚蠢的。你的，因为它简单而优雅。d-gillis指出了我原始代码中的缺陷。彼得·德·里瓦兹（peter de rivaz）以四票赞成的票数指出了似乎是规范的python处理某些数据的方式。谢谢你们，哇，比我走的路线简单多了。如果有人知道这种算法的一个更合适的术语，请让我们都知道。因为谷歌的絮凝算法是非常无用的！哇，比我走的路线简单多了。如果有人知道这种算法的一个更合适的术语，请让我们都知道。因为谷歌的絮凝算法是非常无用的！