Как создать реализацию functools.reduce, которая в R будет выглядеть так же, как Reduce?

Вот пример использования Reduce на языке R.

x <- c(1, 2, 2, 4, 10, 5, 5, 7)
Reduce(\(a, b) if (tail(a, 1) != b) c(a, b) else a, x) # equivalent to `rle(x)$values`

Приведенный выше код предназначен для сортировки извлеченных уникальных значений с точки зрения длины серии, которую можно легко получить с помощью rle(x)$values.


Я знаю, что в Python есть itertools.groupby, который выполняет то же самое, что и rle в R, НО мне интересно следующее: возможно ли получить очень похожий перевод, используя functools.reduce в Python для достижения той же функциональности, скажем, например

from functools import reduce
x = [1,2,2,4,10,5,5,7]
reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x)

но это, к сожалению, дает такие ошибки, как

{
    "name": "TypeError",
    "message": "'int' object is not subscriptable",
    "stack": "---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[58], line 4
      1 from functools import reduce
      2 x = [1,2,2,4,10,5,5,7]
----> 4 reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x)

Cell In[58], line 4, in <lambda>(a, b)
      1 from functools import reduce
      2 x = [1,2,2,4,10,5,5,7]
----> 4 reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x)

TypeError: 'int' object is not subscriptable"
}

Мой вопрос: есть ли в Python какая-нибудь однострочная строка reduce, похожая на код R?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
84
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

вы можете использовать список в качестве начального:

from functools import reduce
x = [1,2,2,4,10,5,5,7]

reduce(lambda a, b: a + [b] if a[-1]!= b else a, x, [x[0]])
[1, 2, 4, 10, 5, 7]

Обратите внимание, что вы можете использовать groupby из itertools:


from itertools import groupby
[i for i,j in groupby(x)]
[1, 2, 4, 10, 5, 7]

да, хороший трюк для решения проблемы + 1. Не могли бы вы немного объяснить, почему здесь нужен начальный [x[0]]?

ThomasIsCoding 28.06.2024 11:26

Инициализатор [x[0]] помещается перед элементами итерируемого объекта в вычислении. В противном случае мы можем столкнуться с a + [b], где a — это просто целое число, не имеющее смысла.

s_baldur 28.06.2024 11:51

Вот еще одно решение, чтобы подчеркнуть разницу. В R скаляр также является вектором длины 1, поэтому у Tail() или c() нет проблем, в то время как в Python нет концепции скаляра[-1] или скаляра + списка.

def foo(a,b):
  if (isinstance(a, int)): return [a]
  elif a[-1] != b:         return a + [b]
  else:                    return a

reduce(foo, x) 
[1, 2, 4, 10, 5, 7]

тоже отличное решение, +1, а также спасибо за объяснение

ThomasIsCoding 28.06.2024 12:28

Другие вопросы по теме