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我有一个整数列表，我想编写一个函数来返回一个范围内的数字子集。NumbersWithinRange(list, interval) 函数名之类的东西......

IE，

list = [4,2,1,7,9,4,3,6,8,97,7,65,3,2,2,78,23,1,3,4,5,67,8,100]
interval = [4,20]
results = NumbersWithinRange(list, interval)  # [4,4,6,8,7,8]

也许我忘了在结果中再写一个数字，但这就是我的想法......

该列表的长度可以达到 10/20 百万，范围通常为几百个。

关于如何使用 python 有效地做到这一点的任何建议 - 我正在考虑使用 bisect。

谢谢。

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8 回答 8

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我会为此使用 numpy，特别是如果列表那么长。例如：

In [101]: list = np.array([4,2,1,7,9,4,3,6,8,97,7,65,3,2,2,78,23,1,3,4,5,67,8,100])
In [102]: list
Out[102]: 
array([  4,   2,   1,   7,   9,   4,   3,   6,   8,  97,   7,  65,   3,
         2,   2,  78,  23,   1,   3,   4,   5,  67,   8, 100])
In [103]: good = np.where((list > 4) & (list < 20)) 
In [104]: list[good]
Out[104]: array([7, 9, 6, 8, 7, 5, 8])

# %timeit says that numpy is MUCH faster than any list comprehension: 
# create an array 10**6 random ints b/w 0 and 100
In [129]: arr = np.random.randint(0,100,1000000)
In [130]: interval = xrange(4,21)
In [126]: %timeit r = [x for x in arr if x in interval]
1 loops, best of 3: 14.2 s per loop

In [136]: %timeit good = np.where((list > 4) & (list < 20)) ; new_list = list[good]
100 loops, best of 3: 10.8 ms per loop

In [134]: %timeit r = [x for x in arr if 4 < x < 20]
1 loops, best of 3: 2.22 s per loop 

In [142]: %timeit filtered = [i for i in ifilter(lambda x: 4 < x < 20, arr)]
1 loops, best of 3: 2.56 s per loop
于 2012-08-24T14:05:18.393 回答
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纯 Python Python sortedcontainers 模块有一个可以帮助你的SortedList类型。它按排序顺序自动维护列表，并已通过数千万个元素的测试。排序列表类型有一个可以使用的 bisect 函数。

from sortedcontainers import SortedList
data = SortedList(...)

def NumbersWithinRange(items, lower, upper):
    start = items.bisect(lower)
    end = items.bisect_right(upper)
    return items[start:end]

subset = NumbersWithinRange(data, 4, 20)

这样一分为二和索引将比扫描整个列表快得多。排序容器模块非常快，并且有一个性能比较页面，其中包含针对替代实现的基准。

于 2014-04-10T23:46:24.007 回答
4

如果列表未排序，则需要扫描整个列表：

lst = [ 4,2,1,...]
interval=[4,20]
results = [ x for x in lst if interval[0] <= x <= interval[1] ]

如果列表已排序，您可以使用它bisect来查找限制您的范围的左右索引。

left = bisect.bisect_left(lst, interval[0])
right = bisect.bisect_right(lst, interval[1])

results = lst[left+1:right]

由于扫描列表是 O( n )并且排序是 O( nlgn )，因此可能不值得对列表进行排序只是为了使用，除非您计划进行大量范围提取。bisect

于 2012-08-24T14:08:59.063 回答
2

我认为这应该足够有效：

>>> nums = [4,2,1,7,9,4,3,6,8,97,7,65,3,2,2,78,23,1,3,4,5,67,8,100]
>>> r = [x for x in nums if 4 <= x <21]
>>> r
[4, 7, 9, 4, 6, 8, 7, 4, 5, 8]

编辑：

经过 JF Sebastian 的出色观察，修改了代码。

于 2012-08-24T14:06:17.863 回答
1

让我们创建一个类似于您描述的列表：

import random  
l = [random.randint(-100000,100000) for i in xrange(1000000)]

现在测试一些可能的解决方案：

interval=range(400,800)

def v2():
    """ return a list """
    return [i for i in l if i in interval]

def v3():
    """ return a generator """
    return list((i for i in l if i in interval))

def v4():
    def te(x):
        return x in interval

    return filter(te,l)

def v5():
    return [i for i in ifilter(lambda x: x in interval, l)]    


print len(v2()),len(v3()), len(v4()), len(v5())
cmpthese.cmpthese([v2,v3,v4,v5],micro=True, c=2)

打印这个：

   rate/sec   usec/pass   v5    v4    v2    v3
v5        0 6929225.922   -- -0.4% -1.0% -1.6%
v4        0 6903028.488 0.4%    -- -0.6% -1.2%
v2        0 6861472.487 1.0%  0.6%    -- -0.6%
v3        0 6817855.477 1.6%  1.2%  0.6%    --

但是，请注意如果interval是集合而不是列表会发生什么：

interval=set(range(400,800))
cmpthese.cmpthese([v2,v3,v4,v5],micro=True, c=2)

  rate/sec  usec/pass     v5     v4     v3     v2
v5        5 201332.569     -- -20.6% -62.9% -64.6%
v4        6 159871.578  25.9%     -- -53.2% -55.4%
v3       13  74769.974 169.3% 113.8%     --  -4.7%
v2       14  71270.943 182.5% 124.3%   4.9%     --

现在与 numpy 比较：

na=np.array(l)

def v7():
    """ assume you have to convert from list => numpy array and return a list """
    arr=np.array(l)
    tgt = np.where((arr >= 400) & (arr < 800)) 
    return [arr[x] for x in tgt][0].tolist()


def v8():
    """ start with a numpy list but return a python list """
    tgt = np.where((na >= 400) & (na < 800)) 
    return na[tgt].tolist()


def v9():
    """ numpy all the way through """
    tgt = np.where((na >= 400) & (na < 800)) 
    return [na[x] for x in tgt][0]  
    # or return na[tgt] if you prefer that syntax...    

cmpthese.cmpthese([v2,v3,v4,v5, v7, v8,v9],micro=True, c=2)  

   rate/sec  usec/pass      v5      v4      v7     v3     v2     v8     v9
v5        5 185431.957      --  -17.4%  -24.7% -63.3% -63.4% -93.6% -93.6%
v4        7 153095.007   21.1%      --   -8.8% -55.6% -55.7% -92.3% -92.3%
v7        7 139570.475   32.9%    9.7%      -- -51.3% -51.4% -91.5% -91.5%
v3       15  67983.985  172.8%  125.2%  105.3%     --  -0.2% -82.6% -82.6%
v2       15  67861.438  173.3%  125.6%  105.7%   0.2%     -- -82.5% -82.5%
v8       84  11850.476 1464.8% 1191.9% 1077.8% 473.7% 472.6%     --  -0.0%
v9       84  11847.973 1465.1% 1192.2% 1078.0% 473.8% 472.8%   0.0%     --

显然，只要您可以一直使用 numpy，numpy 就比纯 python 快。否则，使用一组间隔来加快速度......

于 2012-08-24T14:36:53.167 回答
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使用迭代器

>>> from itertools import ifilter
>>> A = [4,2,1,7,9,4,3,6,8,97,7,65,3,2,2,78,23,1,3,4,5,67,8,100]
>>> [i for i in ifilter(lambda x: 4 < x < 20, A)]
[7, 9, 6, 8, 7, 5, 8]
于 2012-08-24T14:16:25.173 回答
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我想你正在寻找这样的东西..

b=[i for i in a if 4<=i<90]
print sorted(set(b))
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 23, 65, 67, 78]
于 2013-04-17T12:53:10.900 回答
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如果您的数据集不是太稀疏，您可以使用“bins”来存储和检索数据。例如：

a = [4,2,1,7,9,4,3,6,8,97,7,65,3,2,2,78,23,1,3,4,5,67,8,100]

# Initalize a list of 0's [0, 0, ...]
# This is assuming that the minimum possible value is 0
bins = [0 for _ in range(max(a) + 1)]  

# Update the bins with the frequency of each number
for i in a:
    bins[i] += 1


def NumbersWithinRange(data, interval):
    result = []
    for i in range(interval[0], interval[1] + 1):
        freq = data[i]
        if freq > 0:
            result += [i] * freq
    return result

这适用于这个测试用例：

print(NumbersWithinRange(bins, [4, 20]))
# [4, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 9]

为简单起见，我省略了函数中的一些边界检查。

重申一下，这在空间和时间使用方面可能会更好，但这在很大程度上取决于您的特定数据集。数据集越稀疏，效果就越好。

于 2019-05-07T14:37:41.387 回答