假设我有:
我希望能够获取列表中的每个元素,并根据其值将其存储在不同的单独数组中,例如:
我想知道是否有一种Pythonic/有效的方法来提高性能。
lags = [0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, np.inf]
并且
list = [[500, 800, 1000, 200, 1500], [220, 450, 350, 1070, 1780], [900, 450, 1780, 1450, 100],
[340, 670, 830, 1370, 1420], [850, 630, 1230, 1670, 910]]
angle = [[50, 80, 100, 20, 150], [22, 45, 35, 107, 178], [90, 45, 178, 145, 10],
[34, 67, 83, 137, 142], [85, 63, 123, 167, 91]]
我希望能够获取列表中的每个元素,并根据其值将其存储在不同的单独数组中,例如:
for all list.values where angles.value is less than 30
list1 = [200, 220, 100]
for all list.values where angles.value is between 30 and 60
list2 = [500, 450, 350, 450, 340]
for all list.values where angles.value is between 60 and 90
list3 = [800, 670, 830, 850, 630]
我做了以下类似的事情:
sortlist = defaultdict(list)
ulist = np.unique(list)
uangle = np.unique(angle)
for lag in lags:
count += 1
for k, dummy_val in enumerate(uangle):
if lag <= uangle[k] < lag + 1:
sortlist[count].append(ulist[k])
我想知道是否有一种Pythonic/有效的方法来提高性能。