從一堆名單

Question

我有相同的長度

名單[l1, ..., ln]的列表L我想通過挑選出現的元素比較l1[k], l2[k], ..., ln[k]爲len(l1)所有k再拍列表l0的採摘最常見的元素最常用。

所以，如果l1 = [1, 2, 3]，l2 = [1, 4, 4]和l3 = [0, 2, 4]，然後l = [1, 2, 4]。如果有平局，我會查看組成領帶的列表，並選擇列表中具有更高優先級的列表。優先事項是先驗的，每個清單都有優先權。例如，如果你有在名單l1和l3，並在列表l2和l4，並在l5 3，並列出值2值1按照優先級進行排序，說l5>l2>l3>l1>l4，那麼我會選擇2，因爲2是l2包含一個元素的出現次數和優先級高於l1和l3。

如何在python中做到這一點，而無需創建一個有很多if/else條件的for循環？

Answer 1

解決辦法是：

a = [1, 2, 3] 
b = [1, 4, 4] 
c = [0, 2, 4] 

print [max(set(element), key=element.count) for element in zip(a, b, c)] 

Answer 2

試試這個：

l1 = [1,2,3] 
l2 = [1,4,4] 
l3 = [0,2,4] 

lists = [l1, l2, l3] 

print [max(set(x), key=x.count) for x in zip(*lists)] 

Answer 3

這就是你要找的內容：

from collections import Counter 
from operator import itemgetter 

l0 = [max(Counter(li).items(), key=itemgetter(1))[0] for li in zip(*l)] 

Answer 4

如果你是OK採取一組中的任何一個被綁定爲最常見的元素，並且您可以保證您不會在列表列表中遇到空列表，然後使用Counter（所以，from collections import Counter）：

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

res = [] 

for k in range(len(l[0])): 
    res.append(Counter(lst[k] for lst in l).most_common()[0][0]) 

在IPython都這樣做，並打印結果：

In [86]: res 
Out[86]: [2, 0, 2, 1, 0, 7, 8] 

Answer 5

只需調換子表，並從每個組的Counter.most_common元素鍵：

from collections import Counter 


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

print([Counter(sub).most_common(1)[0][0] for sub in zip(*lists)]) 

如果他們是單獨的列表，只需zip那些：

l1, l2, l3 = [1, 2, 3], [1, 4, 4], [0, 2, 4] 

print([Counter(sub).most_common(1)[0][0] for sub in zip(l1,l2,l3)]) 

不知道如何從分組中獲取第一個元素是否合理，因爲它可能不是綁定的那個實例，只是得到兩個most_common並檢查它們的計數是否相等：

def most_cm(lists): 
    for sub in zip(*lists):  
     # get two most frequent 
     comm = Counter(sub).most_common(2) 
     # if their values are equal just return the ele from l1 
     yield comm[0][0] if len(comm) == 1 or comm[0][1] != comm[1][1] else sub[0] 

我們還需要if len(comm) == 1的情況下，所有的元素都是相同的，否則我們會得到一個IndexError。

如果你正在討論的是在領帶事件中採用來自先前列表的元素，即l2在l5之前，那麼這與採取任何配合的元素相同。

對於子列表的一個體面的數量：

In [61]: lis = [[randint(1,10000) for _ in range(10)] for _ in range(100000)] 

In [62]: list(most_cm(lis)) 
Out[62]: [5856, 9104, 1245, 4304, 829, 8214, 9496, 9182, 8233, 7482] 

In [63]: timeit list(most_cm(lis)) 
1 loops, best of 3: 249 ms per loop 

Answer 6

您可以使用計數器模塊從集合庫。使用map函數將減少您的列表循環。

import collections 

list0 = [] 
list_length = len(your_lists[0]) 
for k in list_length: 
    k_vals = map(lambda x: x[k], your_lists) #collect all values at k pos 
    counts = collections.Counter(k_vals).most_common() #tuples (val,ct) sorted by count 
    if counts[0][1] > counts[1][1]: #is there a most common value 
     list0.append(counts[0][0]) #takes the value with highest count 
    else: 
     list0.append(k_vals[0]) #takes element from first list 

list0是您正在尋找的答案：沒有最頻繁的價值，但只適用於您將需要一個if/else語句的情況。我只是恨使用l因爲它很容易與數字1

編輯（基於評論）混淆：
結合你的意見，而不是if/else語句，使用while循環：

i = list_length 
while counts[0][1] == counts[1][1]: 
    counts = collections.Counter(k_vals[:i]).most_common() #ignore the lowest priority element 
    i -= 1 #go back farther if there's still a tie 
list0.append(counts[0][0]) #takes the value with highest count once there's no tie 

所以整個事情現在是：

import collections 

list0 = [] 
list_length = len(your_lists[0]) 
for k in list_length: 
    k_vals = map(lambda x: x[k], your_lists) #collect all values at k pos 
    counts = collections.Counter(k_vals).most_common() #tuples (val,ct) sorted by count 
    i = list_length 
    while counts[0][1] == counts[1][1]: #in case of a tie 
     counts = collections.Counter(k_vals[:i]).most_common() #ignore the lowest priority element 
     i -= 1 #go back farther if there's still a tie 
    list0.append(counts[0][0]) #takes the value with highest count 

你扔在一個更細小的循環，但光明的一面沒有的if/else狀態簡直就是！