迭代n个连续的列表元素(重叠)

Question

该itertools Python模块实现了迭代器的一些基本构建块.正如他们所说,"它们构成了迭代器代数".我期待,但我找不到使用该模块进行以下迭代的简洁方法.例如,给出有序实数列表

a = [1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]

...返回一个新的列表(或只是迭代)按一些n值分组,比方说2

b = [(1.0,1.5),(1.5,2.0),(2.0,2.5),(2.5,3.0)]

我发现这样做的方式如下.首先将列表分为两部分,使用均衡和赔率索引:

even, odds = a[::2], a[1::2]

然后构造新的列表:

b = [(even, odd) for even, odd in zip(evens, odds)]
b = sorted(b + [(odd, even) for even, odd in zip(evens[1:], odds)])

从本质上讲,它类似于移动平均值.

有没有简洁的方法(有或没有itertools)？

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PS:

应用

将a列表想象为实验期间发生的一些事件的时间戳集:

timestamp       event
47.8            1a
60.5            1b
67.4            2a
74.5            2b
78.5            1a
82.2            1b
89.5            2a
95.3            2b
101.7           1a
110.2           1b
121.9           2a
127.1           2b

...

此代码用于根据不同的时间窗口对这些事件进行分段.现在我对2连续事件之间的数据感兴趣; 'n> 2'仅用于探索目的.

Answer 1

这正是pairwiseitertools配方的用途n=2.

from itertools import tee

def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return zip(a, b)

演示:

>>> b = [1.0,1.5,2.0,2.5,3.0]
>>> list(pairwise(b))
[(1.0, 1.5), (1.5, 2.0), (2.0, 2.5), (2.5, 3.0)]

如果您正在寻找变量组大小,请参阅user2357112的答案(我喜欢这种方法),或者更一般地说,您可以实现一个滑动窗口迭代器并采用有许多方法的切片.

顺便说一句,一个可能表现不佳但有趣的单行窗口,你可以切片(控制重叠)不在链接的问题上就是这样,使用新的yield from语法来组合生成器.

from itertools import tee, islice
def roll_window(it, sz):
    yield from zip(*[islice(it, g, None) for g, it in enumerate(tee(it, sz))])

演示:

>>> b = [1.0,1.5,2.0,2.5,3.0, 3.5, 4.0, 4.5]
>>> list(islice(window(b, 3), None, None, 2))
[(1.0, 1.5, 2.0), (2.0, 2.5, 3.0), (3.0, 3.5, 4.0)]

Answer 2

对于2,你可以做到

b = zip(a, a[1:])  # or list(zip(...)) on Python 3 if you really want a list

对于固定n,技术类似:

# n = 4
b = zip(a, a[1:], a[2:], a[3:])

对于变量n,您可以压缩可变数量的切片,或者(特别是如果窗口大小接近大小a),您可以使用切片直接获取窗口:

b = zip(*[a[i:] for i in xrange(n)])
# or
b = [tuple(a[i:i+n]) for i in xrange(len(a)-n+1)]

如果a不是列表,您可以pairwise从itertools文档中推广配方:

import copy
import itertools

def nwise(iterable, n):
    # Make n tees at successive positions along the iterable.
    tees = list(itertools.tee(iterable, 1))
    for _ in xrange(n-1):
        tees.append(copy.copy(tees[-1]))
        next(tees[-1])

    return zip(*tees)