Как проверить что все элементы массива одинаковые python
Определение Если все элементы в списке одинаковы в Python
Получите практические, реальные навыки Python на наших ресурсах и пути
Примечание редактора: на этой неделе у нас есть гостевой пост от Алекса, генеральный директор Репутация
В жизни у нас всегда есть варианты, знаете ли мы о них или нет. Это то же самое с кодированием. Существует справедливое количество различных способов, которыми мы можем приблизиться к определенной задаче. Мы могли бы не считать этими способами или не иметь никакого ключа о них, но там они есть. Быть кодером – не только знание языка и процесса написания кода. Очень часто являющимся кодером, значит быть самым креативным вариантом себя, учитывая то, что вы никогда раньше не рассматривали. И на эту записку я хотел бы представиться. Привет! Алекс мое зовут, я генеральный директор в Checkio, и я имел дело с творческими аспектами этого проекта на некоторое время.
Наши пользователи имеют различные уровни и опыт знаний кодирования, поэтому я часто вижу стандартные и более очевидные подходы к решению задач. Но время от времени я сталкиваюсь с такими уникальными и необычными решениями, которые делают меня снова изучать новые тонкости языка.
В этой статье я хочу провести некоторые из решений одной из очень простых задач, которые, на мой взгляд, являются самыми интересными. Миссия требует от вас, чтобы написать функцию, которая будет определять, имеют ли все элементы массива одинаковое значение.
1. Одним из первых решений, которые приходят к уму, состоит в том, чтобы сравнить длину списка входных элементов с количеством раз, когда первый элемент входит в список. Если эти значения равны, то список состоит из тех же элементов. Список также должен быть проверен, будь то пустым, так как в этом случае необходимо и вернуть истину.
Или несколько более коротких версий:
2. В этом решении была использована полезная функция Python – возможность сравнения списков с лишь оператором сравнения – == (В отличие от некоторых других языков программирования, где это не так просто). Давайте посмотрим, как это работает:
Этот язык имеет еще одну отличную функцию – она обеспечивает возможность умножить список по номеру и в результате этой операции у нас будет список, когда все элементы скопированы указанное количество раз. Позвольте мне показать вам несколько примеров:
Таким образом, вы можете придумать простое решение – если вы умножаете на массив одного элемента, который является первым элементом входного массива, по длине этого входного массива, затем в результате вы должны снова вернуть этот входной массив, Если все элементы этого массива действительно одинаковы.
Здесь тоже решение может быть сокращено:
3. В этом решении было использовано стандарт set () Функция Отказ Эта функция преобразует объект в набор, в котором все элементы по определению должны быть уникальными. Похоже, это выглядит:
Если результирующий набор состоит из 1 или 0 элементов, то входной список имел все те же элементы или было пустым. Решение может выглядеть так:
Этот подход можно использовать с Numpy Модуль, который имеет Уникальная () Функция Это работает следующим образом:
Как видите, его работа очень похожа на функцию SET () с единственной разницей, что в этом случае тип объекта не изменяется – список остается список. Решение с этой функцией выглядит так:
4. Вот пример очень оригинального решения, в котором стандарт использованного Python All () Функция это игра на имя этой задачи. Функция All () вернет True, если все элементы передаваемого списка верны. Например:
В первую очередь переменная первая присваивается значение первого элемента списка, а остальное является список всех других элементов, кроме первого. Тогда в Toot_same CUPLE добавляются истинные или ложные значения, в зависимости от того, будет ли следующий элемент списка отдыха равен первым элементе списка ввода. После этого функция All () вернет True, если TEUPLE TUPLE будет состоять только из «True» элементов, и False – если в кортеже есть хотя бы один «ложный» элемент.
Исключение ValueError будет повышено только в том случае, если массив пуст. Но мы можем запустить более знакомый тест:
5. Следующее решение очень похоже на предыдущее. В нем есть только одна небольшая поправка – первый элемент входного списка, а остальные из них разделены итератором. Функция ITER () Создает итератор из перенесенного списка и Далее () Функция берет следующий элемент от него (то есть первого – на первый звонок). Если вы распечатаете элементы, перечисленные в EL и сначала, вы увидите следующее:
Для остальных, это решение напоминает предыдущий с исключением, что нам не нужно проверять, пуст ли список или нет.
6. Один из креативных подходов к решению этой задачи – переставить элементы. Мы изменяем места элементов и проверьте, изменился ли список из-за этого. Это говорит нам, что все элементы в списке одинаковы. Вот несколько примеров этого подхода:
Следует также признать, что сравнение массивов может быть сделано элемент элементами, используя ZIP () Функция Отказ Давайте рассмотрим следующие решения.
7. ZIP () Функция Сочетает в себе каждый I-T-й элемент одного объекта с i-го элемента объектов остальных до тех пор, пока короткий объект не заканчивается.
Как видите, несмотря на то, что X состоит из трех элементов, использовались только два, потому что кратчайший объект (в этом случае y) состоит только из 2 элементов.
Решение ниже работает следующим образом: Прежде всего, второй список создан (элементы [1:]), который равен списку ввода, но без первого элемента. Затем элементы из этих двух списков сравниваются в свою очередь, и в результате каждого такого сравнения мы получаем истинное или ложное. После этого функция All () возвращает результат обработки этого истинного и ложного набора.
Скажем, наш входной список – это элементы = [2, 2, 2, 3]. Затем используя ZIP (), мы объединяем полный список ([2, 2, 2, 2, 3]) и список без первого элемента ([2, 2, 3]) следующим образом: [(2, 2), (2 2), (2, 3)]. Сравнение элементов между собой пройдет к функции All () на множестве [True, True, false], и в результате мы получаем false, что является правильным ответом, поскольку не все элементы в списке ввода одинаковы.
8. Следующее решение, где Groupby () итератор был использован, чтобы быть очень интересным. The Groupby () итератор работает так: он сравнивает каждый I-й элемент с (I-1)-местом, и если элементы равны – перемещаются дальше, если они не равны – оставляет (I-1) элемент в сводном списке и продолжает сравнение с следующим элементом. На практике это выглядит так:
Как видите, остались только те элементы, которые отличаются от элемента на следующей позиции (элементы [0], элементы [1], элементы [4] и элементы [5] были исключены).
В этом решении функция с помощью итератора Groupby () добавляет одну (1) в список каждый раз, когда следующий элемент ввода-списка отличается от предыдущего. Таким образом, если входной список содержит 0 элементов или все элементы равны, сумма (сумма (1 для _ в группе (элементы))) будет 0 или 1, что в любом случае меньше 2, как указано в решении Отказ
9. Еще одно творческое решение, где один из стандартных модулей Python – Коллекции – имеет пользуюсь. Счетчик Создает словарь, в котором он хранит информацию о количестве каждого элемента в списке ввода. Посмотрим, как это работает:
Следовательно, если длина этого словаря 2 или более, есть как минимум 2 различных элемента в входном списке, а не все они одинаковы.
10. Это решение построено на той же логике, что и решение № 7, но используемые функции являются eq () и Starmap () Отказ Давайте выясним, как они работают:
В основном функция EQ () делает то же самое, что и «==» – сравнивает два объекта и возвращает true, если они равны, и false, если иным образом (эквивалентные). Однако обратите внимание, что функция является объектом, и она может, например, быть передан в качестве аргумента другой функции, которая была сделана в решении, описанном в дальнейшем.
Функция Starmap () создает итератор, который применяет другую функцию к списку объектов. Используется, когда объекты уже сгруппированы на кортежи. Например:
Более просто функция Starmap () для этого примера может быть представлена как цикла:
Решение, где используются ранее описанные функции, выглядит так:
Заключение
Итак, здесь мы проходили некоторые из творческих решений, которые все должны делать с одним из простейших головоломков кодирования. Я даже не могу начать описывать сумму уникальных подходов, которые поделились нашими пользователями из-за борьбы с другими интересными и сложными проблемами. Я надеюсь, что вам понравилось читать эту статью столько же, сколько мне нравится писать. Я с нетерпением жду ваших отзывов. Пожалуйста, скажите. Это было полезно для вас? Как бы вы решили эту задачу?
Поиск уникальных и повторяющихся элементов в списке в Python
Чтобы найти уникальные элементы списка, вы можете воспользоваться набором в Python или использовать цикл for и перебирать, чтобы проверить, является ли элемент уникальным или нет.
Элемент считается уникальным, если он встречался в списке только один раз.
В этом руководстве мы напишем примеры программ, которые помогут нам найти уникальные элементы списка.
Пример 1: с помощью набора
Список в Python – это упорядоченный набор элементов, с разрешенными дубликатами.
Set – это набор уникальных элементов. Мы можем использовать это свойство, чтобы получить только уникальные элементы списка.
Передайте список в качестве аргумента конструктору набора, и он вернет набор уникальных элементов.
В следующей программе мы возьмем список чисел и создадим из него набор с помощью конструктора набора.
В получившийся набор попали только уникальные элементы.
Пример 2: с помощью цикла For Loop
Мы также можем использовать оператор цикла, например While Loop или For Loop, для перебора элементов списка и проверки того, появился ли элемент только один раз.
В следующей программе мы будем использовать вложенный цикл for, который предназначен для проверки уникальности каждого элемента. Внутренний цикл for предназначен для сравнения этого элемента с собранными уникальными элементами.
Преимущество этого процесса в том, что порядок уникальных элементов не меняется.
Поиск повторяющихся элементов в списке
Чтобы найти только повторяющиеся элементы в списке в Python, вы можете проверить вхождения каждого элемента в списке и добавить его в дубликаты, если количество вхождений этого элемента больше одного.
Элемент считается дублированным, если он встречается в списке более одного раза.
В этом руководстве мы напишем примеры программ, которые помогут нам найти повторяющиеся элементы в списке.
Пример 1
В следующей программе мы возьмем список чисел и создадим из него набор с помощью конструктора набора.
В результирующий набор попали только повторяющиеся элементы.
Проверьте, будут ли все элементы в списке идентичны
https://www.youtube.com/watch?v=bhm0viyer9o Резюме: Следующие методы позволяют нам проверить, будут ли все элементы в списке идентичны или нет: использование list.Count () Сравнить элементы с использованием A для Loopsusing все () Методоразвитие набора () Методоразрушающий другой список LISTSLICE и сравните проблему: учитывая список; Как вы будете идентифицировать, если все элементы в списке идентичны или … Проверить, будут ли все элементы в списке идентичны Подробнее »
Резюме: Следующие методы позволяют нам проверить, будут ли все элементы в списке идентичны или нет:
Проблема: Учитывая список; Как вы определите, если все элементы в списке идентичны или нет?
Сейчас без дальнейшего ADO давайте погрузимся в решения нашей проблемы.
📚 Метод 1: Использование list.Count ()
✏️ В Python функция Count () является встроенным методом, который используется для подсчета количества событий подстроки в заданной строке.
➥ Чтобы проверить, будут ли все элементы в списке идентичны, вы должны проверить результат метода COUNT (), а затем сравнить его с длиной списка. Следовательно, если длина равна количеству первого элемента в списке, это означает, что все элементы в списке такие же, как первый элемент, то есть все элементы идентичны. В противном случае они не идентичны.
📚 Метод 2: Сравните элементы с использованием контура
➥ Еще один подход к решению нашей проблемы состоит в том, чтобы сохранить значение первого элемента списка в переменной. Затем используйте цикл для итерации, чтобы повторить все элементы, чтобы сравнить каждый элемент с переменным хранением первого элемента. Когда элементы не равны, функция возвращает ложь Отказ
📚 Метод 3: Использование метода ALL ()
✏️ все () Функция – встроенный метод в Python, который сравнивает каждый элемент в списке.
➥ Это решение похоже на то, что мы сделали во втором методе; Однако, вместо того, чтобы использовать петлю, мы используем все () метод.
📚 Метод 4: Использование метода SET ()
Другой подход к проверке ли всех элементов в списке идентичен или нет, это использовать Установить () Метод, который является встроенным методом в Python, используемый для преобразования списка в набор.
📚 Метод 5: Использование другого списка
Давайте посмотрим на следующий код, чтобы понять, как мы можем реализовать вышеуказанную концепцию:
📚 Метод 6: Ломтик и сравните
Теперь этот метод является быстрым и хитровым взлом для решения проблемы! 😉
➥ Нарезка В Python позволяет получать доступ к определенным частям данного списка. Это помогает извлечь набор значений подмножества. Следовательно, мы можем использовать этот метод для проверки, если все элементы в списке идентичны, сравнивая начало до конца списка и конца к началу данного списка.
Вывод
Мы подошли к концу этой статьи, и я надеюсь, что эта статья помогла вам понять: «Как проверить, будут ли все элементы в списке идентичны?» Отказ Пожалуйста, Подписаться и Оставайтесь настроиться Для более захватывающих статей. Счастливое кодирование! 🐍.
Спасибо Раши Агарваль Для того, чтобы помочь мне с этой статьей!
Я профессиональный Python Blogger и Content Creator. Я опубликовал многочисленные статьи и создал курсы в течение определенного периода времени. В настоящее время я работаю полный рабочий день, и у меня есть опыт в областях, таких как Python, AWS, DevOps и Networking.
Как найти повторяющиеся элементы в массиве, используя для цикла в Python?
У меня есть список с дублирующимися элементами:
как мы используем это в Python?
Просто для информации, в python 2.7+ мы можем использовать Counter
Предметы найдены более 1 раза
Предметы найдены только один раз
То, что у вас почти работает (но это O (n ** 2)):
Но гораздо проще использовать набор (примерно O(n) из-за хеш-таблицы):
Или дикт, если вы хотите отслеживать местоположения дубликатов (также O (n)):
Или даже просто обнаружить где-нибудь дубликат (также O (n)):
Вы всегда можете использовать понимание списка:
До Python 2.3 используйте dict ():
С Python 2.3 поставляется set (), и он даже встроен после:
Я бы придерживался решения 2.
Если вы ищете взаимно-однозначное сопоставление между вашими вложенными циклами и Python, это то, что вам нужно:
Код выше не «Pythonic». Я бы сделал это примерно так:
Использование только itertools, и отлично работает на Python 2.5
Похоже, у вас есть список ( list_a ), который может включать в себя дубликаты, который вы бы предпочли сохранить, как есть, и создать дедуплицированный список tmp на основе list_a. В Python 2.7 вы можете сделать это одной строкой:
Сравнение длин tmp и list_a на этом этапе должно выяснить, действительно ли в list_a были дублирующиеся элементы. Это может помочь упростить вещи, если вы хотите войти в цикл для дополнительной обработки.
6 Способов в Python подсчитать уникальные значения в списке
Значения, которые появляются в списке только один раз, являются уникальными. Мы обсудим различные методы подсчета уникальных значений python в списке.
Вступление
В Python у нас есть дубликаты элементов, присутствующих в списке. Иногда мы сталкиваемся с ситуацией, когда нам нужно подсчитать уникальные значения в списке в Python. Поэтому мы будем обсуждать различные способы поиска уникальных значений в массиве или списке. А также выведите количество уникальных элементов, присутствующих в списке.
Уникальный элемент Python в списке
Предположим, у нас есть список = [1, 2, 3, 2, 3, 5, 1, 6, 1]. Здесь мы видим, что 1 приходит 3 раза, 2 приходит 2 раза, 3 приходит 2 раза, 5 и 6 приходят один раз. Если мы посчитаем уникальные элементы в списке, то их будет всего 5.[1, 2, 3, 5, 6].
Различные методы подсчета уникальных значений
Давайте разберемся во всех различных методах, с помощью которых мы можем вычислить количество уникальных элементов в списке или массиве с помощью примеров:
1. Python Подсчитывает уникальные значения в списке обычным методом грубой силы
Здесь, во-первых, мы взяли входной список и напечатали входной список. Во-вторых, мы взяли пустой список и переменную count, которая установлена в 0. В-третьих, мы прошли список с самого начала и проверили, нет ли значения в пустом списке или нет. Если значение отсутствует в пустом списке, мы увеличиваем значение счетчика на 1 и добавляем это значение в пустой список. Если мы обнаруживаем, что элементы присутствуют в списке, мы не добавляем их в пустой список и не увеличиваем значение счетчика на 1. Наконец, мы напечатали пустой список, который теперь содержит уникальные значения и количество списка. Таким образом, мы можем видеть все уникальные элементы в списке.
2. С помощью счетчика
В этом методе мы будем использовать функцию счетчика из библиотеки коллекций. В этом случае мы будем создавать словарь с помощью функции counter (). Ключи будут уникальными элементами, а значения-числом этого уникального элемента. Взяв ключи из словаря, мы создадим список и напечатаем длину списка.
Выход:
Здесь, во-первых, мы импортировали функцию Counter() из библиотеки коллекций. Во-вторых, мы взяли входной список и напечатали входной список. В-третьих, мы применили счетчик(), неупорядоченную коллекцию, где элементы хранятся как ключи словаря, а их подсчеты хранятся как значения словаря. Из входного списка мы создали новый список, в котором хранятся только те элементы, ключевые значения которых присутствуют один раз. Все эти элементы различны в списке. Наконец, мы напечатали пустой список, который теперь содержит уникальные значения и количество списка. Таким образом, мы можем видеть все уникальные элементы в списке.
3. Python Подсчитывает Уникальные Значения В Списке С помощью набора
В этом методе мы будем использовать встроенный тип данных python, называемый Set. Мы возьмем входные данные в виде списка, а затем преобразуем их в набор. Как мы все знаем, набор не содержит в себе никаких повторяющихся элементов. Он будет содержать только уникальные элементы, и мы выведем длину списка с помощью функции length ().
Здесь, во-первых, мы взяли входной список и напечатали входной список. Во-вторых, мы преобразовали входной список в набор. Set, который является встроенным типом данных в python, содержит только уникальные элементы в нем. В-третьих, мы сохранили все значения в другом списке. Наконец, мы напечатали пустой список, который теперь содержит уникальные значения и количество списка. Таким образом, мы можем видеть все уникальные элементы в списке.
4. С помощью numpy.unique
В этом методе мы импортируем библиотеку numpy с ее псевдонимом np. В библиотеке numpy мы будем использовать функцию numpy.unique (), которая возвращает уникальное значение входного списка. Мы также можем вернуть количество каждого уникального значения, если параметр return count имеет значение True.
Здесь, во-первых, мы импортировали модуль numpy в качестве псевдонима np. Во-вторых, мы взяли входной список и напечатали входной список. В-третьих, мы применили numpy. unique (), который сохранит только уникальные значения списка и сохранит их в другом списке. Наконец, мы напечатали пустой список, который теперь содержит уникальные значения и количество списка. Таким образом, мы можем видеть все уникальные элементы в списке.
5. Python Подсчитывает Уникальные Значения В Списке С Помощью Функции pandas dict + zip
В этом методе мы будем использовать словарь с комбинацией функций zip для поиска уникальных значений строки путем преобразования их в список.
Здесь во-первых, мы взяли строку как. Во-вторых, мы применили функцию dict внутри того, что мы применили функцию zip, и внутри нее мы преобразовали строку в список и подсчитали ключи и значения, пройдя по списку. В-третьих, мы взяли переменную unique, в которой мы хранили ключи и значения словаря. Наконец, мы напечатали длину словаря с помощью функции length в python.
6. Использование фрейма данных pandas.
В этом методе мы будем импортировать панд в качестве псевдонима pd. мы будем принимать входные данные в кадре данных панд.
Здесь, во-первых, мы импортировали модуль панд с псевдонимом pd. Во – вторых, мы создали фрейм данных с вводом меток и имен. В-третьих, мы создали переменную n, в которой будем хранить значение. Мы применили уникальную функцию в метках в панд, а затем вычислили ее длину с помощью функции длины и сохранили ее в переменной n. Наконец-то мы напечатали результат.
Кроме того, Читайте
Вывод
В этом уроке мы увидели, что представляют собой уникальные элементы в списке. Кроме того, мы видели различные методы, с помощью которых мы можем найти уникальные элементы в списке. Мы также подсчитали уникальные элементы в списке и напечатали их количество. Все методы подробно объясняются с помощью примеров. Все примеры также объясняются, что даст вам лучшее понимание методов. Вы можете использовать любую из программ, чтобы найти количество уникальных элементов в списке в соответствии с вашими потребностями и выбором.