Покажите мне несколько классных понятий python list

Многие люди не знают, что Python позволяет фильтровать результаты понимания списка, используя:

 >>> [i for i in range(10) if i % 2 == 0] [0, 2, 4, 6, 8] 

Я часто использую понимание для построения dicts:

 my_dict = dict((k, some_func(k)) for k in input_list) 

Примечание. Python 3 имеет четкие понимания, поэтому это становится:

 my_dict = {k:some_func(k) for k in input_list} 

Для построения CSV-подобных данных из списка кортежей:

 data = "\n".join(",".join(x) for x in input) 

На самом деле не понимание списка, но все же полезно: создать список диапазонов из списка «точек резания»:

 ranges = zip(cuts, cuts[1:]) 

Чтобы выполнить транспонирование матричного mat :

 >>> [list(row) for row in zip(*mat)] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 

Сгладить список списков:

 >>> matrix = [[1,2,3], [4,5,6]] >>> [x for row in matrix for x in row] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 

Если «круто» означает «сумасшедший», мне нравится этот:

 def cointoss(n,t): return (lambda a:"\n".join(str(i)+":\t"+"*"*a.count(i) for i in range(min(a),max(a)+1)))([sum(randint(0,1) for _ in range(n)) for __ in range(t)]) >>> print cointoss(20,100) 3: ** 4: *** 5: ** 6: ***** 7: ******* 8: ********* 9: ********* 10: ******************** 11: ***************** 12: ********* 13: ***** 14: ********* 15: * 16: ** 

n и t контролируют количество бросков монет на тест и количество раз, когда тест выполняется, и распределение отображается.

Я использую это все время при загрузке разделенных табуляцией файлов с необязательными строками комментариев, начинающимися с метки хэша:

 data = [line.strip().split("\t") for line in open("my_file.tab") \ if not line.startswith('#')] 

Конечно, он работает и для любого другого символа комментария и разделителя.

В настоящее время у меня есть несколько сценариев, которые должны группировать набор точек в «уровни» по высоте. Предположение состоит в том, что z-значения точек будут свободно кластеризоваться вокруг определенных значений, соответствующих уровням, с большими ишемическими промежутками между кластерами.

Поэтому у меня есть следующая функция:

 def level_boundaries(zvalues, threshold=10.0): '''Finds all elements z of zvalues such that no other element w of zvalues satisfies z <= w < z+threshold.''' zvals = zvalues[:] zvals.sort() return [zvals[i] for i, (a, b) in enumerate(pairs(zvals)) if ba >= threshold] 

«пары» берутся прямо из документации модуля itertools, но для справки:

 def pairs(iterable): 'iterable -> (iterable[n], iterable[n+1]) for n=0, 1, 2, ...' from itertools import izip, tee first, second = tee(iterable) second.next() return izip(first, second) 

Придуманный пример использования (мои фактические наборы данных слишком велики для использования в качестве примеров):

 >>> import random >>> z_vals = [100 + random.uniform(-1.5,1.5) for n in range(10)] >>> z_vals += [120 + random.uniform(-1.5,1.5) for n in range(10)] >>> z_vals += [140 + random.uniform(-1.5,1.5) for n in range(10)] >>> random.shuffle(z_vals) >>> z_vals [141.33225473458657, 121.1713952666894, 119.40476193163271, 121.09926601186737, 119.63057973814858, 100.09095882968982, 99.226542624083109, 98.845285642062763, 120.90864911044898, 118.65196386994897, 98.902094334035326, 121.2741094217216, 101.18463497862281, 138.93502941970601, 120.71184773326806, 139.15404600347946, 139.56377827641663, 119.28279815624718, 99.338144106822554, 139.05438770927282, 138.95405784704622, 119.54614935118973, 139.9354467277665, 139.47260445000273, 100.02478729763811, 101.34605205591622, 138.97315450408186, 99.186025111246295, 140.53885845445572, 99.893009827114568] >>> level_boundaries(z_vals) [101.34605205591622, 121.2741094217216] 

Пока вы после функционального программирования вдохновили части Python, рассмотрите карту, фильтр, сокращение и zip —- все предлагаемые в python.