>>> from itertools import compress >>> more5 = [n > 5 for n in counts] >>> more5 [False, False, True, False, False, True, True, False] >>> list(compress(addresses, more5)) ['5800 E 58TH', '4801 N BROADWAY', '1039 W GRANVILLE'] 这里的关键点在于先创建一个booleam序列,指...
tf = [1,1,0,1,1,0]print(list(itertools.compress(data, tf)))# 输出结果如下[81,82,76,64] 7.dropwhile 功能详解 dropwhile(predicate, iterable) 创建一个迭代器,从 predicate 首次为 false 时开始迭代元素。 importitertools x = itertools.dropwhile(lambdax: x <5, [1,3,5,7,4,2,1])print...
importitertoolsleaders=['Yang','Elon','Tim','Tom','Mark']selector=[1,1,0,0,0]print(list(itertools.compress(leaders,selector)))# ['Yang', 'Elon'] 第二个参数selector作为一个掩码,也可以定义为以下形式: selector=[True,True,False,False,False] 3.itertools.groupby():对可迭代对象进行分组 ...
import itertoolsplayers = [('TeamA', 'Player1'), ('TeamA', 'Player2'), ('TeamB', 'Player3')]grouped = itertools.groupby(players, key=lambda x: x[0])for key, group in grouped: print(key, list(group))# 输出:# TeamA [('TeamA', 'Player1'), ('TeamA', 'Player2')]# ...
compress(data, selector))) 输出结果: ['a', 'c', 'e', 'g', 'h'] 说明:根据selectors的bool值依次取data数据 5、dropwhile() dropwhile(predicate, iterable) 当predicate对iterable[n]的调用返回False时才开始迭代。 示例5.1: print(list(itertools.dropwhile(lambda x: x<5, [4,6,4,1,7,2]))...
Python: itertools.compress() 定义: itertools.compress() 输入: iterable对象 相应的Boolean选择器序列 输出: iterable对象中对应选择器为True的元素 用途: 当需要用另外一个相关联的序列来过滤某个序列的时候,这个函数非常有用 eg: 两个列表如下,其元素相对应,现请根据count输出address,条件只输出count大于5的对应...
from itertools import product, starmap, compressdef is_in(string, other_string): return string...
根据selectors中的元素是否为true来输出data中对应索引的元素,以最短的为准,返回一个迭代器。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fromitertoolsimportcompress data="asdfg"list_data=[1,0,0,0,1,4]print(list(compress(data,list_data)))#输出['a',...
初学python时,感到[for i in range(10)]这种语法实在太强大了,再也不用像C语言那样写for循环了,迭代器在python中用途非常广泛,除了range这样的迭代器,迭代器的巨大优势在于速度快,内存占用极低,在python内置的Itertools中提供了更多的迭代器,使用起来效率高,代码更优雅。
python常用模块之 itertools 一、对迭代器进行切片(islice) 二、计数器,指定起始位置和步长(count) 三、累加(accumulate) 四、连接多个列表或者迭代器(chain) 五、类似数学排列组合 1、列表或迭代器中指定数据的元素不重复的所有组合,无顺序,类似概率学的 C(combinations) ...