Python 交叉口数量表

我有两张名单

#   x x    x    <-- intersection
c=[[1,2], [2,3]]
b=[[1,2], [2,0]]

---

这个解决方案只是对列表进行压缩，这将导致忽略内部或外部列表中的任何多余元素，正如示例数据应该说明的那样

def intersection(b, c):
    count = []
    for l1, l2 in zip(b, c):
        n_same = sum([1 for x1, x2 in zip(l1, l2) if x1 == x2])
        count.append(n_same)        
    return count

# or as a one-liner
intersection = lambda b, c: [sum([1 for x1, x2 in zip(l1, l2) if x1 == x2]) for l1, l2 in zip(b, c)]

#     x  x    x                          x     x       x   <-- intersection found
c = [[1, 2], [2, 3], [3, 0], [6, 7, 8], [8, 7, 8], [1, 2, 3, 4]]
b = [[1, 2], [2, 0], [1, 2], [7, 6, 6], [8, 8, 8], [2, 2], [3, 4]]

print intersection(b, c)

>>> [2, 1, 0, 0, 2, 1]

def交叉口（b、c）：
计数=[]
对于zip（b，c）中的l1和l2：
n_same=sum（[1表示x1，x2表示zip（l1，l2），如果x1==x2]）
count.append（n_相同）
返回计数
#还是作为一个班轮
交叉点=lambda b，c:[sum（[1表示x1，x2在zip（l1，l2）中，如果x1==x2]）表示l1，l2在zip（b，c）中]
#x x>>[2,1,0,0,2,1]

它们的行大小是否相同？在这种情况下，我们可以使用numpy：

import numpy as np

c = [[1,2], [2,3]]
b = [[1,2], [2,0]]
output = (np.array(c) == np.array(b)).sum(axis=1).tolist()

[2,1]

如果我们有不同的长度，我们可能会拉链和使用这个：

output = [(np.array(i[0]) == np.array(i[1])).sum() for i in list(zip(c,b))]

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你原来的缩进不在图表上。请检查集体编辑智慧是否符合您的预期。（应该是然后和

intersect（）

）呈现的代码似乎没有将

def

ing

intersect（）

与使用它分开。你可以使用python库吗？你的问题是什么？你不满意的是什么？如果

c=[[1,1，]

和

b=[[1]]

，预期的结果是什么<代码>[1]<代码>[2]？顺便说一句，你应该试着更清楚地解释你的问题。在你的问题上，已经有3个“不清楚你在问什么”的接近票数。

output = [(np.array(i[0]) == np.array(i[1])).sum() for i in list(zip(c,b))]