计算 Python 列表中数字增加的次数答案

【问题标题】：Count number of times the numbers are increasing in Python list计算 Python 列表中数字增加的次数
【发布时间】：2021-12-01 05:20:49
【问题描述】：

我有这个数字列表：{199, 200, 208, 210, 200, 207, 240}。

我想确定列表中的数字是如何增加或减少的。例如，在 199 之后，我有 200，即相差 1。但在 200 之后，我有 208，即相差 8。如何确定 Python 中整个列表的增加/减少量度？
其次，我想计算数字增加了多少次。由于列表由增加和减少的数字组成，我只想计算它增加了多少次。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x list

【解决方案1】：

您可以使用 zip() 将元素与其后继元素配对并在列表推导中处理它们：

numbers = [199, 200, 208, 210, 200, 207, 240]

increments = [b-a for a,b in zip(numbers,numbers[1:]) if b>a]
decrements = [b-a for a,b in zip(numbers,numbers[1:]) if a>b]

print(increments)      # [1, 8, 2, 7, 33]
print(decrements)      # [-10]
print(len(increments)) # 5

您也可以直接获取递增对的数量（无需构建递增列表）：

sum(b>a for a,b in zip(numbers,numbers[1:]))  # 5

【讨论】：

谢谢 :) 它有效。如果我想计算有多少测量值比之前的测量值大怎么办？在此示例中，有 7 个测量值大于之前的测量值。
如果预期结果是 7，我不确定您所说的“大于前一个测量值”是什么意思。只有 5 个测量值大于其前身（如我的示例所示）。

【解决方案2】：

解决您的问题 #1，您可以计算随着 x 值增加的 Spearmans 相关性。它的值在 [-1, 1] 范围内，如果值为正，则 y 随着 x 的增加而增加，如果值为负，则 y 随着 x 的增加而减小，如果值为 0，则没有相关性。如果值很高，接近 1 或 -1，则强烈表明这两个数据高度相关。因此，即使您不绘制数据，您也可以通过了解 Spearmans 值来判断趋势是正数还是负数或没有关系。

代码

from scipy.stats import spearmanr
import matplotlib.pyplot as plt


y = [199, 200, 208, 210, 200, 207, 240]
x = range(len(y))

# calculate spearman's correlation
corr, _ = spearmanr(x, y)
print('Spearmans correlation: %.3f' % corr)

plt.plot(x, y, '--*')
plt.savefig('corr.png')
plt.show()

输出

Spearmans correlation: 0.667

参考文献

【讨论】：

【解决方案3】：

l = [199,200,208,210,200,207,240]

diff = [l[i+1] - l[i] for i in range(len(l) - 1)]

# count the number of increasing changes
num_inc = sum([l[i+1] > l[i] for i in range(len(l) - 1)]) # 5

【讨论】：

另外，第二行不需要方括号sum(l[i+1] > l[i] for i in range(len(l)))