두 개의 목록을 가져 와서 둘 다에 나타나는 값을 찾고 싶습니다.
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
returnMatches(a, b)
예를 들어을 반환 [5]
합니다.
두 개의 목록을 가져 와서 둘 다에 나타나는 값을 찾고 싶습니다.
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
returnMatches(a, b)
예를 들어을 반환 [5]
합니다.
답변:
가장 효율적인 방법은 아니지만 가장 확실한 방법은 다음과 같습니다.
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(a) & set(b)
{5}
순서가 중요한 경우 다음과 같이 목록 이해를 통해 수행 할 수 있습니다.
>>> [i for i, j in zip(a, b) if i == j]
[5]
(순서-의미가 의미하는 동일한 크기의 목록에서만 작동합니다).
&
) set(a).intersection(b)
는 목록 이해보다 빠르거나 빠릅니다.
set(a) & set(b)
?
set.intersection ()을 사용하면 빠르고 읽기 쉽습니다 .
>>> set(a).intersection(b)
set([5])
bool(set(a).intersection(b))
대한 True
나False
difference
또는을 필요로하기 때문 union
입니다.
.intersection()
vs에 대한 성능 차이가 &
있습니까?
Lutz의 솔루션을 보여주는 빠른 성능 테스트가 가장 좋습니다.
import time
def speed_test(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
t1 = time.time()
for x in xrange(5000):
results = func(*args, **kwargs)
t2 = time.time()
print '%s took %0.3f ms' % (func.func_name, (t2-t1)*1000.0)
return results
return wrapper
@speed_test
def compare_bitwise(x, y):
set_x = frozenset(x)
set_y = frozenset(y)
return set_x & set_y
@speed_test
def compare_listcomp(x, y):
return [i for i, j in zip(x, y) if i == j]
@speed_test
def compare_intersect(x, y):
return frozenset(x).intersection(y)
# Comparing short lists
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
compare_bitwise(a, b)
compare_listcomp(a, b)
compare_intersect(a, b)
# Comparing longer lists
import random
a = random.sample(xrange(100000), 10000)
b = random.sample(xrange(100000), 10000)
compare_bitwise(a, b)
compare_listcomp(a, b)
compare_intersect(a, b)
내 컴퓨터의 결과는 다음과 같습니다.
# Short list:
compare_bitwise took 10.145 ms
compare_listcomp took 11.157 ms
compare_intersect took 7.461 ms
# Long list:
compare_bitwise took 11203.709 ms
compare_listcomp took 17361.736 ms
compare_intersect took 6833.768 ms
분명히 인공 성능 테스트는 소금 한 알갱이로 수행해야하지만 set().intersection()
답은 적어도 다른 솔루션 만큼 빠르며 가장 읽기 쉬운 것이기 때문에이 일반적인 문제에 대한 표준 솔루션이어야합니다.
set
는 기존 항목에서 새로 만들면 list
원본에서 아무것도 제거되지 않습니다 list
. 목록 내에서 중복을 처리하는 특수 로직을 원한다면 중복 처리 방법에 대한 답변이 필요하기 때문에 새로운 질문을해야한다고 생각합니다.
>>> s = ['a','b','c']
>>> f = ['a','b','d','c']
>>> ss= set(s)
>>> fs =set(f)
>>> print ss.intersection(fs)
**set(['a', 'c', 'b'])**
>>> print ss.union(fs)
**set(['a', 'c', 'b', 'd'])**
>>> print ss.union(fs) - ss.intersection(fs)
**set(['d'])**
중복을 원하십니까? 그렇지 않은 경우 대신 세트를 사용해야합니다.
>>> set([1, 2, 3, 4, 5]).intersection(set([9, 8, 7, 6, 5]))
set([5])
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
lista =set(a)
listb =set(b)
print listb.intersection(lista)
returnMatches = set(['5']) #output
print " ".join(str(return) for return in returnMatches ) # remove the set()
5 #final output
당신이 사용할 수있는:
a = [1, 3, 4, 5, 9, 6, 7, 8]
b = [1, 7, 0, 9]
same_values = set(a) & set(b)
print same_values
산출:
set([1, 7, 9])
부울 값을 원하는 경우 :
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(b) == set(a) & set(b) and set(a) == set(a) & set(b)
False
>>> a = [3,1,2]
>>> b = [1,2,3]
>>> set(b) == set(a) & set(b) and set(a) == set(a) & set(b)
True
다음 솔루션은 목록 항목의 순서에 관계없이 작동하며 두 목록의 길이가 다를 수도 있습니다.
import numpy as np
def getMatches(a, b):
matches = []
unique_a = np.unique(a)
unique_b = np.unique(b)
for a in unique_a:
for b in unique_b:
if a == b:
matches.append(a)
return matches
print(getMatches([1, 2, 3, 4, 5], [9, 8, 7, 6, 5, 9])) # displays [5]
print(getMatches([1, 2, 3], [3, 4, 5, 1])) # displays [1, 3]
np.intersect1d(list1, list2)
you can | for set union and & for set intersection.
for example:
set1={1,2,3}
set2={3,4,5}
print(set1&set2)
output=3
set1={1,2,3}
set2={3,4,5}
print(set1|set2)
output=1,2,3,4,5
curly braces in the answer.
&
set 에서 연산자의 사용 은 이미 허용 된 답변으로 SilentGhost에 의해 답변되었습니다