如何在python中比较两个列表

Question

假设我有两个列表（或numpy.arrays）：

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]

如何检查a 的每个元素是否小于b 在同一索引处的对应元素？ （我假设索引从 0 开始） 即

at index 0 value of a = 1 < value of b = 4
at index 1 value of a = 2 < value of b = 5
at index 2 value of a = 3 < value of b = 6

如果a 等于[1,2,7]，那么这是不正确的，因为在索引2 处a 的值大于b 的值。此外，如果a 的长度小于b 的长度，它应该只比较a 的索引和b 的索引。

例如这对a，b

a = [1,2]
b = [3,4,5]

在索引 0 和 1 处，a 的值小于b，因此这也将通过检查。

P.S.--> 我必须在 if 语句中使用上述条件。 而且，a 的任何元素都不应等于 b 的元素，即严格小于。随意使用尽可能多的工具。 （虽然我这里用的是列表，你也可以把上面的列表转换成numpy数组。）

Answer 1

用zip 和all 回答这两个部分

all(i < j for (i, j) in zip(a, b))

zip 会将a 开头的值与b 开头的值配对；当较短的可迭代对象用完时，迭代结束。 all 返回 True 当且仅当给定的所有项目在布尔上下文中为真。此外，当任何项目失败时，False 将提前返回。

示例结果：

>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> all(i < j for (i, j) in zip(a, b))
True
>>> a = [1,2,7]
>>> b = [4,5,6]
>>> all(i < j for (i, j) in zip(a, b))
False
>>> a = [1,2]
>>> b = [4,5,-10]
>>> all(i < j for (i, j) in zip(a, b))
True

IPython 3.4.2 的时间安排：

In [1]: a = [1] * 10000
In [2]: b = [1] * 10000
In [3]: %timeit all(i < j for (i, j) in zip(a, b))
1000 loops, best of 3: 995 µs per loop
In [4]: %timeit all(starmap(lt, zip(a, b)))
1000 loops, best of 3: 487 µs per loop

所以在这种情况下星图更快。一般来说，Python 中有两件事相对较慢：函数调用和全局名称查找。 Retard's solution 的 starmap 似乎在这里获胜，因为从 zip 产生的元组可以按原样作为 *args 提供给 lt 内置函数，而我的代码需要解构它。

Answer 2

只是一种替代方式，不确定它与其他答案的表现如何：

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
if filter(lambda x: x[0] < x[1], zip(a,b)):
    return True

我在 if 语句中使用它，因为问题表明它将像那样使用它，并且不需要在那里进行布尔转换。否则我会将 filter() 包裹在 bool() 中。 同样，这只是为了演示一种替代方法，并不意味着要成为最有效的方法。

Answer 3

作为一种变体，快速而简短

from operator import lt
from itertools import starmap, izip
all(starmap(lt, izip(a, b)))

Answer 4

由于这个问题有一个numpy 标签，我想我会提供一个numpy 解决方案。

您只能在长度相等的arrays 上使用< 运算符，因此如果您的arrays 长度不同，则需要缩短最长的那个。

In [26]: import numpy as np

In [27]: a = [1,2,3]

In [28]: b = [4,5,6]

In [29]: np.all(a < b)
Out[29]: True

In [30]: a = [1,2]

In [31]: b = [3,4,5]

In [32]: shortest = min(len(a), len(b))

In [33]: np.all(a[:shortest] < b[:shortest])
Out[33]: True