重複した要素を含むリストがあります:
list_a=[1,2,3,5,6,7,5,2]
tmp=[]
for i in list_a:
if tmp.__contains__(i):
print i
else:
tmp.append(i)
上記のコードを使用して、list_a
内の重複する要素を見つけました。リストから要素を削除したくありません。
ただし、ここではforループを使用します。通常、C/C++は次のように使用します。
for (int i=0;i<=list_a.length;i++)
for (int j=i+1;j<=list_a.length;j++)
if (list_a[i]==list_a[j])
print list_a[i]
pythonでこのように使用するにはどうしますか?
for i in list_a:
for j in list_a[1:]:
....
上記のコードを試しました。しかし、解決策が間違っています。 j
の値を増やす方法がわかりません。
参考のために、python 2.7+では、Counter
import collections
x=[1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2]
>>> x
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2]
>>> y=collections.Counter(x)
>>> y
Counter({2: 2, 5: 2, 1: 1, 3: 1, 6: 1, 7: 1})
固有のリスト
>>> list(y)
[1, 2, 3, 5, 6, 7]
アイテムが複数回見つかった
>>> [i for i in y if y[i]>1]
[2, 5]
一度だけ見つかったアイテム
>>> [i for i in y if y[i]==1]
[1, 3, 6, 7]
__contains__
を直接呼び出す代わりに、in
演算子を使用します。
あなたがほとんど動作しているもの(しかしO(n ** 2)です):
for i in xrange(len(list_a)):
for j in xrange(i + 1, len(list_a)):
if list_a[i] == list_a[j]:
print "duplicate:", list_a[i]
しかし、セットを使用する方がはるかに簡単です(ハッシュテーブルにより、おおよそO(n)):
seen = set()
for n in list_a:
if n in seen:
print "duplicate:", n
else:
seen.add(n)
または、重複の場所(O(n)も)を追跡する場合の辞書:
import collections
items = collections.defaultdict(list)
for i, item in enumerate(list_a):
items[item].append(i)
for item, locs in items.iteritems():
if len(locs) > 1:
print "duplicates of", item, "at", locs
または、どこかで重複を検出することもできます(O(n)も):
if len(set(list_a)) != len(list_a):
print "duplicate"
常にリスト内包表記を使用できます:
dups = [x for x in list_a if list_a.count(x) > 1]
Python 2.3の前にdict()を使用:
>>> lst = [1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2]
>>> stats = {}
>>> for x in lst : # count occurrences of each letter:
... stats[x] = stats.get(x, 0) + 1
>>> print stats
{1: 1, 2: 2, 3: 1, 5: 2, 6: 1, 7: 1} # filter letters appearing more than once:
>>> duplicates = [dup for (dup, i) in stats.items() if i > 1]
>>> print duplicates
だから関数:
def getDuplicates(iterable):
"""
Take an iterable and return a generator yielding its duplicate items.
Items must be hashable.
e.g :
>>> sorted(list(getDuplicates([1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2])))
[2, 5]
"""
stats = {}
for x in iterable :
stats[x] = stats.get(x, 0) + 1
return (dup for (dup, i) in stats.items() if i > 1)
Python 2.3がset()に付属し、それは以下よりもビルトインです:
def getDuplicates(iterable):
"""
Take an iterable and return a generator yielding its duplicate items.
Items must be hashable.
e.g :
>>> sorted(list(getDuplicates([1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2])))
[2, 5]
"""
try: # try using built-in set
found = set()
except NameError: # fallback on the sets module
from sets import Set
found = Set()
for x in iterable:
if x in found : # set is a collection that can't contain duplicate
yield x
found.add(x) # duplicate won't be added anyway
Python 2.7以降では、collections
モジュールはdictのものとまったく同じ機能を提供しますがあり、それを短くすることができます(そして解決策1よりも高速で、おそらくボンネットの下のCです):
import collections
def getDuplicates(iterable):
"""
Take an iterable and return a generator yielding its duplicate items.
Items must be hashable.
e.g :
>>> sorted(list(getDuplicates([1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2])))
[2, 5]
"""
return (dup for (dup, i) in collections.counter(iterable).items() if i > 1)
私は解決策2に固執します。
この関数を使用して、重複を見つけることができます。
def get_duplicates(arr):
dup_arr = arr[:]
for i in set(arr):
dup_arr.remove(i)
return list(set(dup_arr))
print get_duplicates([1,2,3,5,6,7,5,2])
[2、5]
print get_duplicates([1,2,1,3,4,5,4,4,6,7,8,2])
[1、2、4]
ネストされたループとPythonの間の1対1のマッピングを探している場合、これが必要です。
n = len(list_a)
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
if list_a[i] == list_a[j]:
print list_a[i]
上記のコードは「Pythonic」ではありません。私はこれを次のようにします:
seen = set()
for i in list_a:
if i in seen:
print i
else:
seen.add(i)
また、__contains__
を使用せず、代わりにin
を使用してください(上記を参照)。
Itertoolsのみを使用し、Python 2.5で正常に動作します
from itertools import groupby
list_a = sorted([1, 2, 3, 5, 6, 7, 5, 2])
result = dict([(r, len(list(grp))) for r, grp in groupby(list_a)])
結果:
{1: 1, 2: 2, 3: 1, 5: 2, 6: 1, 7: 1}
以下では、リストの要素がハッシュ可能でなければなりません(__eq__
)。 defaultdictを使用するほうがPythonicであることがわかります(繰り返し回数は無料です):
インポートコレクション l = [1、2、4、1、3、3] d = collections.defaultdict(int) x in l: d [x] + = 1 print [k for k、v in d.iteritems()if v> 1] #prints [1、3]
重複を含む可能性のあるリスト(_list_a
_)があり、それをそのままにしておき、list_aに基づいて重複を排除したリストtmp
を作成しているようです。 Python 2.7では、1行でこれを実現できます。
tmp = list(set(list_a))
この時点でtmp
と_list_a
_の長さを比較すると、_list_a
_に実際に重複する項目があるかどうかが明確になります。これは、追加の処理のためにループに入る場合に物事を簡素化するのに役立ちます。
Numpyの使用:
import numpy as np
count,value = np.histogram(list_a,bins=np.hstack((np.unique(list_a),np.inf)))
print 'duplicate value(s) in list_a: ' + ', '.join([str(v) for v in value[count>1]])
確かに、私はテストを行っていませんが、スピードでpandasを打つのは難しいでしょう。
pd.DataFrame(list_a, columns=["x"]).groupby('x').size().to_dict()
早くて汚い、
list_a=[1,2,3,5,6,7,5,2]
holding_list=[]
for x in list_a:
if x in holding_list:
pass
else:
holding_list.append(x)
print holding_list
行ごとに「翻訳」できます。
c ++
for (int i=0;i<=list_a.length;i++)
for (int j=i+1;j<=list_a.length;j++)
if (list_a[i]==list_a[j])
print list_a[i]
Python
for i in range(0, len(list_a)):
for j in range(i + 1, len(list_a))
if list_a[i] == list_a[j]:
print list_a[i]
c ++ forループ:
for(int x = start; x < end; ++x)
同等のPython:
for x in range(start, end):
Python3の場合と2つのリスト
def removedup(List1,List2):
List1_copy = List1[:]
for i in List1_copy:
if i in List2:
List1.remove(i)
List1 = [4,5,6,7]
List2 = [6,7,8,9]
removedup(List1,List2)
print (List1)
次を使用できます。
b=['E', 'P', 'P', 'E', 'O', 'E']
c={}
for i in b:
value=0
for j in b:
if(i == j):
value+=1
c[i]=value
print(c)
出力:
{'E': 3, 'P': 2, 'O': 1}