我有一个浮点列表，例如 [x1,x2,x3,x4,....xn]，它们被绘制为折线图。我想找到斜率最陡的一组点。

现在，我在循环中计算一组点之间的差异，并使用 max() 函数来确定最大点。

还有其他优雅的方式吗？

最佳答案

假设 points 是您的值列表，您可以使用以下方法在单行中计算差异:

max_slope = max([x - z for x, z in zip(points[:-1], points[1:])])

但是你在紧凑性上获得的好处，你可能会失去可读性。

在这个列表理解中发生的事情如下:

• 在原始列表的基础上创建了两个列表，分别是points[:-1] & points[1:]。 Points[:-1] 从原始列表的开头开始，到倒数第二个项目(含)。 Points[1:] 从第二项开始一直到最后一项(再次包含在内。)

例子

example_list = [1, 2, 3, 4, 5]
ex_a = example_list[:-1]  # [1, 2, 3, 4]
ex_b = example_list[1:]   # [2, 3, 4, 5]

• 然后压缩这两个列表，创建一个对象，您可以从中绘制 x、z 对来计算差异。请注意，zip 不会在 Python 3 中创建列表，因此您需要将它的返回值传递给 list 参数。

喜欢:

example_list = [1, 2, 3, 4, 5]
ex_a = example_list[:-1]  # [1, 2, 3, 4]
ex_b = example_list[1:]   # [2, 3, 4, 5]
print(list(zip(ex_a, ex_b)))  # [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6)]

• 最后，您使用创建的对计算差异，将结果存储在列表中并获得最大值。

如果最大斜率的位置也很有趣，您可以使用 .index() 方法从创建的列表中获取索引。不过，在那种情况下，最好保存推导式创建的列表，而不仅仅是使用它。

https://stackoverflow.com/questions/38262544/