在Python中查找“大”列表的最小值（min）/最大值（max）。 值错误：min()参数是一个空序列。

Question

我有一个列表 E[][]，E 有十个子列表，每个子列表大约有500个条目。

我的主要问题是计算分布在十个子列表中的所有5000个值的最大值。

现在，我写的代码如下：

MinVal = min(min(E[i]) for i in range(len(E)))

我遇到了一个错误：ValueError: min()的参数为空序列

现在我写了这个：

min_arr = []
for i in range(len(E)):
    min_arr.append(min(E[i]))
MinVal = min(min_arr)

我尝试了同样的方法，但是出现了相同的错误：ValueError: min()函数的参数序列为空

因此，我尝试进行以下操作：

print(max(E[1]))

并且它确实给了我答案

前两个代码也适用于小型的5-10个元素列表。但在处理大型数据集时会出现问题。

我应该怎么办？

- complextea

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请问您能否提供“E”的示例日期？ - Nilesh

为什么不直接使用 min(min(e) for e in E if e) 呢？你并不需要索引 i，这样可以跳过空的子列表（只有当所有子列表都为空时才会出错，此时 min 也没有意义）。 - jonrsharpe

内置函数不会因为你给它们大量数据而神秘地崩溃。其中一个 min 调用将空序列作为参数，你只需要筛选你的大数据集并找到它。我们无法帮助你解决这个问题。 - user395760

@delnan 我猜它只是遇到了一个空序列？好的，我会去找一下。 - complextea

@HobbitEesmereldatGoldworthy，你说的“有什么区别”是什么意思？它们在执行任务时略有不同。我会让你自己尝试并发现更多！ - jonrsharpe

Answer 1

您的代码：

MinVal = min(min(E[i]) for i in range(len(E)))

当E[i] == []时，会失败，因为空集合没有明确定义的最小值。因此，您需要跳过空子列表。一种选择是：

min_val = min(min(e) for e in E if e)

大致相当于：

min_vals = []
for e in E:
    if e: # or 'if e != []:' - empty sequences evaluate False-y
        mins.append(min(e))
min_val = min(min_vals)

< p > < em > (注意你实际上并没有使用索引i，所以你可以直接遍历E。)

5000个条目并不算太多，您可能不需要过于担心效率。

- jonrsharpe

Answer 2

你想使用生成器表达式通过嵌套循环来扁平化你的列表:

MinVal = min(i for sublist in E for i in sublist)

您的错误表明至少有一个子列表为空，但上述代码会自然地跳过这些空的子列表。

如果您需要确定最小值和最大值，请不要使用两个循环。使用一个循环并手动跟踪最小值和最大值即可：

minimum = float('inf')
maximum = float('-inf')
for sublist in E:
    for i in sublist:
        if i < minimum:
            minimum = i
        if i > maximum
            maximum = i

这样可以确保您只需要对大量值进行一次循环。

- Martijn Pieters

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谢谢，我不知道 'sublist' 这个东西。但是，@jonrsharpe 给出的答案也是正确的。使用 'sublist' 会使它变得复杂吗？或者更慢？还是您想详细说明一下您的答案与 min(min(e) for e in E if e) 之间的区别？ - complextea

@HobbitEesmereldatGoldworthy：我会添加一个timeit比较；很难说哪个更快，因为这取决于子列表的数量和这些子列表中元素的平均数量。 - Martijn Pieters

好的，无论如何还是谢谢你。 :) - complextea

@HobbitEesmereldatGoldworthy：我被另外一件事情叫走了；对于你的用例，像jonrsharpe所做的那样使用嵌套的min()调用在这里更快，因为这些调用可以使用C循环迭代子列表。 - Martijn Pieters

@HobbitEesmereldatGoldworthy：你需要许多小的子列表，才能使调用另一个函数的成本超过速度增益的成本。 - Martijn Pieters