Python–将相似元素分组到矩阵中
有时，在使用 Python Matrix 时，我们会遇到一个问题，即我们需要对所有相同的元素进行分组。这种问题可以在数据领域得到应用。让我们讨论执行这项任务的某些方法。
输入 : test_list = [1，3，4，4，2，3] 输出 : [[1]，[2]，[3，3]，[4，4]]
输入 : test_list = [1，3，4，2] 输出 : [[1]，[2]，[3]，[4]]
方法#1:使用列表理解+ groupby()
以上功能的组合为这个问题提供了可能的解决方案。在本文中，我们使用 groupby()执行分组任务，并在迭代中使用列表理解辅助。
# Python3 code to demonstrate working of
# Group similar elements into Matrix
# Using list comprehension + groupby()
from itertools import groupby
# initializing list
test_list = [1, 3, 5, 1, 3, 2, 5, 4, 2]
# printing original list
print("The original list : " + str(test_list))
# Group similar elements into Matrix
# Using list comprehension + groupby()
res = [list(val) for key, val in groupby(sorted(test_list))]
# printing result
print("Matrix after grouping : " + str(res))
Output :
The original list : [1, 3, 5, 1, 3, 2, 5, 4, 2]
Matrix after grouping : [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4], [5, 5]]
方法 2:使用列表理解+ Counter()
这是解决这个问题的又一种方法。在这种情况下，我们使用 Counter()获得值及其频率，然后使用列表理解将每个元素与频率相乘以获得副本
# Python3 code to demonstrate working of
# Group similar elements into Matrix
# Using list comprehension + Counter()
from collections import Counter
# initializing list
test_list = [1, 3, 5, 1, 3, 2, 5, 4, 2]
# printing original list
print("The original list : " + str(test_list))
# Group similar elements into Matrix
# Using list comprehension + Counter()
temp = Counter(test_list)
res = [[key] * val for key, val in temp.items()]
# printing result
print("Matrix after grouping : " + str(res))
Output :
The original list : [1, 3, 5, 1, 3, 2, 5, 4, 2]
Matrix after grouping : [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4], [5, 5]]
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