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HedgeHog
Asked:2022-06-26 04:29:03 +0000 UTC2022-06-26 04:29:03 +0000 UTC

用单个数字识别二进制列表中的元素

  • 772
array = [["a", "b"], ["c", "d", "f"], ["g"], ["h", "j", "k", "l", "m"]]

有这样一个列表，假设订阅中的每个元素都有自己的唯一编号，从 1 开始。

a = 1
b = 2
c = 3
d = 4
и тд..

如何仅通过输入其编号来解析所需的元素，我在上面显示了，即您需要获取输出（示例）：

IN: 1
OUT: a

IN: 5
OUT: f

и тд..
python

3 个回答

  1. Best Answer

    如果你需要获取一个值的坐标，那么你可以这样做：

    import pandas as pd

array = [["a", "b"], ["c", "d", "f"], ["g"], ["h", "j", "k", "l", "m"]]

def get_loc(idx:int):
    letters = []
    [letters.extend(x) for x in array]
    df = pd.DataFrame(array)
    res = df.where(df==letters[idx]).dropna(how='all').dropna(axis=1)
    return (letters[idx], res.index[0], res.columns[0])

get_loc(4)

    ('f', 1, 2)

    也就是说，平面列表中的索引 4（从零开始）是 f，它在原始列表中是第一个列表的第二个元素（也从零开始计数。如果需要，只需向函数添加单位）。

    更新

    事实证明，子列表中的元素可以重复（非唯一）。在这种情况下，解决方案采用以下形式：

    import pandas as pd

array = [["a", "b"], ["c", "a", "f"], ["g"], ["h", "j", "k", "b", "m"]]

def get_loc(idx:int):
    letters = []
    [letters.extend(x) for x in array]
    df = pd.DataFrame(array)
    res = df.where(df==letters[idx]).dropna(how='all').dropna(how="all", axis=1)
    return (letters[idx], tuple(zip(res.index, res.columns)))

get_loc(1)

    ('b', ((0, 1), (3, 3)))

    同样，一切都是从头开始计算的。

    • 3

  2. 好吧，您以某种方式解释它是歪曲的，我们将假设我也歪曲地理解它。但是从您给出的示例中，我们正试图提取您问题含义的种子。我们得到：

    import itertools
array = [["a", "b"], ["c", "d", "f"], ["g"], ["h", "j", "k", "l", "m"]]
it=int(input('IN:'))
print('ОUT:',list(itertools.chain(*array ))[it-1])

    我们有：

    IN:1
ОUT: a

    和

    IN:5
ОUT: f

    如果您的问题被理解得很歪曲，那么请尝试更“准确”地重新表述它。

    • 2

  3. 带有enumerate的双循环返回所有带有索引的元素。从它们构建一个目录，可以通过索引访问：

    def index_items(a):
    for i, b in enumerate(a):
        for j, c in enumerate(b):
            yield i, j, c


a = [["a", "b"], ["c", "d", "f"], ["g"], ["h", "j", "k", "l", "m"]]
index = tuple(index_items(a))
print(index[4])

    $ python map_enumerate.py
(1, 2, 'f')
    • 2

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