Python：查找列表元素之间的差异

Question

给定一个数字列表，如何找出第 (i) 个元素与其第 (i+1) 个元素之间的差异？

使用lambda 表达式或列表推导式更好吗？

例如：

给定一个列表t=[1,3,6,...]，目标是找到一个列表v=[2,3,...]，因为3-1=2、6-3=3等

Answer 1

从Python 3.10 开始，使用新的pairwise 函数可以在元素对之间滑动，从而在滚动对上进行映射：

from itertools import pairwise

[y-x for (x, y) in pairwise([1, 3, 6, 7])]
# [2, 3, 1]

---

中间结果是：

pairwise([1, 3, 6, 7])
# [(1, 3), (3, 6), (6, 7)]

Answer 2

您还可以使用

将差异转换为易于阅读的转换矩阵

v = t.reshape((c,r)).T - t.T

其中c = 列表中的项目数，r = 1，因为列表基本上是一个向量或一维数组。

Answer 3

好的。我想我找到了正确的解决方案：

v = [x[0]-x[1] for x in zip(t[1:],t[:-1])]

Answer 4

我怀疑这就是 numpy diff 命令所做的事情，但为了完整起见，您可以简单地区分子向量：

from numpy import array as a
a(x[1:])-a(x[:-1])

此外，我想将这些解决方案添加到问题的概括中：

具有周期性边界的解

有时在数值积分中，您可能希望使用周期性边界条件来区分列表（因此第一个元素计算与最后一个元素的差异。在这种情况下，numpy.roll 函数很有帮助：

v-np.roll(v,1)

零前缀的解决方案

另一个numpy 解决方案（只是为了完整性）是使用

numpy.ediff1d(v)

这与 numpy.diff 一样，但仅适用于向量（它会使输入数组变平）。它提供了向结果向量添加或附加数字的能力。这在处理通常是气象变量（例如雨、潜热等）中的通量的累积字段时很有用，因为您想要一个与输入变量长度相同的结果列表，而第一个条目保持不变。

然后你会写

np.ediff1d(v,to_begin=v[0])

当然，您也可以使用 np.diff 命令执行此操作，但在这种情况下，您需要使用 prepend 关键字将零添加到系列中：

np.diff(v,prepend=0.0) 

上述所有解决方案都返回一个与输入长度相同的向量。

Answer 5

我建议使用

v = np.diff(t)

这简单易读。

但如果您希望v 的长度与t 相同，那么

v = np.diff([t[0]] + t) # for python 3.x

或

v = np.diff(t + [t[-1]])

仅供参考：这仅适用于列表。

对于 numpy 数组

v = np.diff(np.append(t[0], t))

Answer 6

使用 Python 3.8+ 中可用的 := walrus 运算符：

>>> t = [1, 3, 6]
>>> prev = t[0]; [-prev + (prev := x) for x in t[1:]]
[2, 3]

Answer 7

如果您不想使用numpy 或zip，可以使用以下解决方案：

>>> t = [1, 3, 6]
>>> v = [t[i+1]-t[i] for i in range(len(t)-1)]
>>> v
[2, 3]

Answer 8

您可以使用itertools.tee 和zip 来高效地构建结果：

from itertools import tee
# python2 only:
#from itertools import izip as zip

def differences(seq):
    iterable, copied = tee(seq)
    next(copied)
    for x, y in zip(iterable, copied):
        yield y - x

或者改用itertools.islice：

from itertools import islice

def differences(seq):
    nexts = islice(seq, 1, None)
    for x, y in zip(seq, nexts):
        yield y - x

您也可以避免使用itertools 模块：

def differences(seq):
    iterable = iter(seq)
    prev = next(iterable)
    for element in iterable:
        yield element - prev
        prev = element

如果您不需要存储所有结果并支持无限迭代，所有这些解决方案都可以在恒定空间中工作。

---

以下是解决方案的一些微基准：

In [12]: L = range(10**6)

In [13]: from collections import deque
In [15]: %timeit deque(differences_tee(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 122 ms per loop

In [16]: %timeit deque(differences_islice(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 127 ms per loop

In [17]: %timeit deque(differences_no_it(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 89.9 ms per loop

以及其他建议的解决方案：

In [18]: %timeit [x[1] - x[0] for x in zip(L[1:], L)]
10 loops, best of 3: 163 ms per loop

In [19]: %timeit [L[i+1]-L[i] for i in range(len(L)-1)]
1 loops, best of 3: 395 ms per loop

In [20]: import numpy as np

In [21]: %timeit np.diff(L)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop

In [35]: %%timeit
    ...: res = []
    ...: for i in range(len(L) - 1):
    ...:     res.append(L[i+1] - L[i])
    ...: 
1 loops, best of 3: 234 ms per loop

注意：

• zip(L[1:], L) 等价于 zip(L[1:], L[:-1])，因为 zip 已经在最短的输入处终止，但它避免了 L 的整个副本。
• 通过索引访问单个元素非常很慢，因为每个索引访问都是 python 中的方法调用

• numpy.diff 是 slow 因为它必须首先将 list 转换为 ndarray。显然，如果您开始使用ndarray，它会快得多：

  In [22]: arr = np.array(L)
  
  In [23]: %timeit np.diff(arr)
  100 loops, best of 3: 3.02 ms per loop
  

Answer 9

函数式方法：

>>> import operator
>>> a = [1,3,5,7,11,13,17,21]
>>> map(operator.sub, a[1:], a[:-1])
[2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]

使用生成器：

>>> import operator, itertools
>>> g1,g2 = itertools.tee((x*x for x in xrange(5)),2)
>>> list(itertools.imap(operator.sub, itertools.islice(g1,1,None), g2))
[1, 3, 5, 7]

使用索引：

>>> [a[i+1]-a[i] for i in xrange(len(a)-1)]
[2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]

Answer 10

我的方式

>>>v = [1,2,3,4,5]
>>>[v[i] - v[i-1] for i, value in enumerate(v[1:], 1)]
[1, 1, 1, 1]

Answer 11

其他答案是正确的，但如果您正在做数值工作，您可能需要考虑 numpy.使用numpy，答案是：

v = numpy.diff(t)

Answer 12

>>> t
[1, 3, 6]
>>> [j-i for i, j in zip(t[:-1], t[1:])]  # or use itertools.izip in py2k
[2, 3]