Python | Уникальные значения в матрице
Иногда нам нужно найти уникальные значения в списке, что сравнительно легко и уже обсуждалось ранее. Но мы также можем получить в качестве входных данных матрицу, т.е. список списков, поиск уникальных в них рассматривается в этой статье. Давайте посмотрим, как этого можно достичь.
Method #1 : Using set()
+ list comprehension
The set function can be used to convert the individual list to a non-repeating element list and the list comprehension is used to iterate to each of the lists.
# Python3 code to demonstrate # checking unique values in matrix # set() + list comprehension # initializing matrix test_matrix = [[ 1 , 3 , 1 ], [ 4 , 5 , 3 ], [ 1 , 2 , 4 ]] # printing the original matrix print ( "The original matrix is : " + str (test_matrix)) # using set() + list comprehension # for checking unique values in matrix res = list ( set (i for j in test_matrix for i in j)) # printing result print ( "Unique values in matrix are : " + str (res)) |
The original matrix is : [[1, 3, 1], [4, 5, 3], [1, 2, 4]] Unique values in matrix are : [1, 2, 3, 4, 5]
Method #2 : Using chain() + set()
The chain function performs the similar task that a list comprehension performs but in a faster way as it uses iterators for its internal processing and hence faster.
# Python3 code to demonstrate # checking unique values in matrix # chain() + set() from itertools import chain # initializing matrix test_matrix = [[ 1 , 3 , 1 ], [ 4 , 5 , 3 ], [ 1 , 2 , 4 ]] # printing the original matrix print ( "The original matrix is : " + str (test_matrix)) # using chain() + set() # for checking unique values in matrix res = list ( set (chain( * test_matrix))) # printing result print ( "Unique values in matrix are : " + str (res)) |
The original matrix is : [[1, 3, 1], [4, 5, 3], [1, 2, 4]] Unique values in matrix are : [1, 2, 3, 4, 5]
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.