遍历嵌套列表以生成忽略 NoneType 的最小值和最大值

Question

我需要在转置嵌套列表中找到最小值和最大值，忽略任何 none 类型。

这是我的嵌套列表：

x = [[1, 20, 50],
     [5, 6, 7],
     [11, 42, 2],
     [7, 32, None]]

我想忽略第三列中的 None 并希望得到以下输出：

min
[1, 6, 2]

max
[11,42,50]

我需要使用标准 python 库

Answer 1

纯python溶液：

In [16]: x = [[1, 20, 50],
    ...:      [5, 6, 7],
    ...:      [11, 42, 2],
    ...:      [7, 32, None]]
    ...:

In [17]: [min((y for y in x if y is not None), default=None) for x in zip(*x)]
Out[17]: [1, 6, 2]

In [18]: [max((y for y in x if y is not None), default=None) for x in zip(*x)]
Out[18]: [11, 42, 50]

请注意 [[None]] 上面的代码 returns [None] 因为既没有最小元素也没有最大元素。如果您希望此代码引发异常，只需删除 default=None。如果您想从结果列表中排除 None ，只需用 [z for z in (...) if z is not None]

这样的列表理解包装

Numpy 解决方案，强制转换为浮点数以自动将 None 转换为 nan:

In [12]: import numpy as np

In [13]: a = np.array(
    ...:     [[1, 20, 50],
    ...:      [5, 6, 7],
    ...:      [11, 42, 2],
    ...:      [7, 32, None]],
    ...:     dtype=np.float)
    ...:

In [14]: np.nanmin(a, axis=0).astype(np.int)
Out[14]: array([1, 6, 2])

In [15]: np.nanmax(a, axis=0).astype(np.int)
Out[15]: array([11, 42, 50])

遍历嵌套列表以生成忽略 NoneType 的最小值和最大值

Iterating through a nested list to produce min and max values ignoring NoneType

python

nested-lists