使用元组列表 python答案

【问题标题】：Working with lists of tuples python使用元组列表 python
【发布时间】：2018-03-02 23:20:53
【问题描述】：

我正在使用一个字典，其中每个键都包含一个元组列表。它看起来像这样：

dict1 = {'key1': [(time1, value1), (time2, value2), (time3, value3)],
         'key2': [(time4, value4), (time5, value5), (time6, value6)],
         'key3': [(time7, value7), (time8, value8), (time9, value9)], ...}

希望对每个键做的是找到从 'timeX' 到 'timeY' 的 'valueX' 的最大下降。

元组是顺序，所以

time1 < time2 < time3

而且（通常）是这样的

value1 > value2 > value3

这两件事对所有的键都是正确的。

所以看第一个键，我想做的是计算

value2 - value1 and value3 - value2

并保存最大下降发生的时间。这么说吧

value2 - value1 > value3 - value2

然后我希望保存 time1 和 time2，因为最大的下降发生在这两个时间值之间。

我正在考虑使用如下的 for 循环：

for key in dict1:
    for i in dict1[key]:

但我不知道该怎么做

1) 循环遍历这些值，计算当前值和过去值之间的差值，保存并比较它观察到的最大跌幅

2) 保存与“值”最大下降相对应的时间。

我希望你能在这里帮助我。非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python list loops dictionary tuples

【解决方案1】：

对于Python3，使用itertools.accumulate可以在一行中解决这个问题：

from itertools import accumulate
import operator
def get_times(d):
    final_data = {a:[(b[0][0], b[1][0]) if list(accumulate([i[-1] for i in b], func = operator.sub))[0] > list(accumulate([i[-1] for i in b], func = operator.sub))[1] else (b[1][0], b[2][0])] for a, b in d.items()}
    return final_data

dict1 = {'key1': [(1, 3), (23, 12), (3, 5)],
 'key2': [(4, 41), (5, 54), (4, 6)],
 'key3': [(7, 17), (8, 18), (9, 19)]}
print(get_times(dict1))

输出：

{'key2': [(4, 5)], 'key3': [(7, 8)], 'key1': [(1, 23)]}

请注意，由于未指定变量time1、value1 等，因此我对两者都使用了整数，尽管时间变量的字符串值和值变量的整数值也是有效的。

【讨论】：

在上面，哪里说我们希望为dict1运行这段代码？
@C.Refsgaard 如果您想使用名称不是dict1 的不同字典，那么函数将是最佳选择。请查看我最近的编辑。
这给出了无效的语法，并且变量b 也没有定义。可能是复制粘贴错误？另外，为什么要累积两次？这是否适用于具有三个以上值的列表？
@tobias_k 抱歉出现错误。我的文本编辑器中有正确的版本。为了使代码成为一行，我不得不累积两次。对于超过三个值的列表的输入，此代码将不起作用，因为 OP 仅指定了两个变量，time 和 value。但是，如果 OP 可以更新他的帖子并提及他想要的输出，则可以修改此代码以考虑长度大于 2 的元组列表。
我说的不是超过两个值的元组，而是超过三个元组的列表。这样做只是检查（以一种非常复杂的方式）第一个和第二个值之间的差异是否大于第二个和第三个值的差异。

【解决方案2】：

假设列表是already sorted by time，并且您总是想比较连续的值（而不是，例如，它们之间具有相同时间差的值），您可以使用zip(lst, lst[1:]) 配方来迭代列表中的连续对列表，并使用max 和自定义key 函数来查找差异最大的对。

def biggest_drop(timeseries):
    pairs = zip(timeseries, timeseries[1:])
    ((t1, v1), (t2, v2)) = max(pairs, key=lambda p: p[0][1] - p[1][1])
    return (t1, t2)

dict1 = {'key1': [("time1", 23), ("time2", 22), ("time3", 24)],
         'key2': [("time4", 12), ("time5", 9), ("time6", 3)],
         'key3': [("time7", 43), ("time8", 50), ("time9", 30)]}
print({k: biggest_drop(v) for k, v in dict1.items()})
# {'key3': ('time8', 'time9'), 'key2': ('time5', 'time6'), 'key1': ('time1', 'time2')}

或更短（但不一定更好）：

def biggest_drop(timeseries):
    return next(zip(*max(zip(timeseries, timeseries[1:]), 
                         key=lambda p: p[0][1] - p[1][1])))

另外，请注意，如果您正在寻找最大的drop，您必须找到value1 - value2 而不是value2 - value1 的最大值。

【讨论】：