Jak mogę porównać dwie listy w pythonie i zwrócić wyniki

Chcę wziąć dwie listy i znaleźć wartości, które pojawiają się w obu.

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]

returnMatches(a, b)

wróciłby [5]na przykład.

Nie najskuteczniejszy, ale zdecydowanie najbardziej oczywisty sposób to:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(a) & set(b)
{5}

jeśli kolejność jest znacząca, możesz to zrobić za pomocą następujących pojęć:

>>> [i for i, j in zip(a, b) if i == j]
[5]

(działa tylko w przypadku list o jednakowej wielkości, co sugeruje znaczenie kolejności).

Użyj set.intersection () , jest szybki i czytelny.

>>> set(a).intersection(b)
set([5])

Szybki test wydajności pokazujący rozwiązanie Lutza jest najlepszy:

import time

def speed_test(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        t1 = time.time()
        for x in xrange(5000):
            results = func(*args, **kwargs)
        t2 = time.time()
        print '%s took %0.3f ms' % (func.func_name, (t2-t1)*1000.0)
        return results
    return wrapper

@speed_test
def compare_bitwise(x, y):
    set_x = frozenset(x)
    set_y = frozenset(y)
    return set_x & set_y

@speed_test
def compare_listcomp(x, y):
    return [i for i, j in zip(x, y) if i == j]

@speed_test
def compare_intersect(x, y):
    return frozenset(x).intersection(y)

# Comparing short lists
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]
compare_bitwise(a, b)
compare_listcomp(a, b)
compare_intersect(a, b)

# Comparing longer lists
import random
a = random.sample(xrange(100000), 10000)
b = random.sample(xrange(100000), 10000)
compare_bitwise(a, b)
compare_listcomp(a, b)
compare_intersect(a, b)

Oto wyniki na moim komputerze:

# Short list:
compare_bitwise took 10.145 ms
compare_listcomp took 11.157 ms
compare_intersect took 7.461 ms

# Long list:
compare_bitwise took 11203.709 ms
compare_listcomp took 17361.736 ms
compare_intersect took 6833.768 ms

Oczywiście, każdy test sztucznej wydajności powinien być wykonywany z ziarenkiem soli, ale ponieważ set().intersection()odpowiedź jest co najmniej tak szybka jak inne rozwiązania, a także najbardziej czytelna, powinna być standardowym rozwiązaniem tego powszechnego problemu.

Wolę odpowiedzi oparte na zestawie, ale tutaj i tak działa

[x for x in a if x in b]

Najprostszym sposobem na to jest użycie zestawów :

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(a) & set(b)
set([5])

Szybki sposób:

list(set(a).intersection(set(b)))

>>> s = ['a','b','c']   
>>> f = ['a','b','d','c']  
>>> ss= set(s)  
>>> fs =set(f)  
>>> print ss.intersection(fs)   
   **set(['a', 'c', 'b'])**  
>>> print ss.union(fs)        
   **set(['a', 'c', 'b', 'd'])**  
>>> print ss.union(fs)  - ss.intersection(fs)   
   **set(['d'])**

Możesz także tego spróbować, utrzymując wspólne elementy na nowej liście.

new_list = []
for element in a:
    if element in b:
        new_list.append(element)

Czy chcesz duplikaty? Jeśli nie, możesz zamiast tego użyć zestawów:

>>> set([1, 2, 3, 4, 5]).intersection(set([9, 8, 7, 6, 5]))
set([5])

innym nieco bardziej funkcjonalnym sposobem sprawdzenia równości listy dla listy 1 (Ist1) i listy 2 (IST2), gdzie obiekty mają głębokość 1 i która zachowuje kolejność, jest:

all(i == j for i, j in zip(lst1, lst2))   

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [9, 8, 7, 6, 5]

lista =set(a)
listb =set(b)   
print listb.intersection(lista)   
returnMatches = set(['5']) #output 

print " ".join(str(return) for return in returnMatches ) # remove the set()   

 5        #final output 

Może również używać itertools.product.

>>> common_elements=[]
>>> for i in list(itertools.product(a,b)):
...     if i[0] == i[1]:
...         common_elements.append(i[0])

Możesz użyć

def returnMatches(a,b):
       return list(set(a) & set(b))

Możesz użyć:

a = [1, 3, 4, 5, 9, 6, 7, 8]
b = [1, 7, 0, 9]
same_values = set(a) & set(b)
print same_values

Wynik:

set([1, 7, 9])

Jeśli chcesz wartość logiczną:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(b) == set(a)  & set(b) and set(a) == set(a) & set(b)
False
>>> a = [3,1,2]
>>> b = [1,2,3]
>>> set(b) == set(a)  & set(b) and set(a) == set(a) & set(b)
True

Poniższe rozwiązanie działa dla dowolnej kolejności elementów listy, a także obsługuje obie listy o różnej długości.

import numpy as np
def getMatches(a, b):
    matches = []
    unique_a = np.unique(a)
    unique_b = np.unique(b)
    for a in unique_a:
        for b in unique_b:
            if a == b:
                matches.append(a)
    return matches
print(getMatches([1, 2, 3, 4, 5], [9, 8, 7, 6, 5, 9])) # displays [5]
print(getMatches([1, 2, 3], [3, 4, 5, 1])) # displays [1, 3]

Korzystanie __and__metoda działa również atrybut.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [9, 8, 7, 6, 5]
>>> set(a).__and__(set(b))
set([5])

lub po prostu

>>> set([1, 2, 3, 4, 5]).__and__(set([9, 8, 7, 6, 5]))
set([5])
>>>    

you can | for set union and & for set intersection.
for example:

    set1={1,2,3}
    set2={3,4,5}
    print(set1&set2)
    output=3

    set1={1,2,3}
    set2={3,4,5}
    print(set1|set2)
    output=1,2,3,4,5

curly braces in the answer.

Właśnie użyłem następujących i zadziałało to dla mnie:

group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [9, 8, 7, 6, 5]

for k in group1:
    for v in group2:
        if k == v:
            print(k)

spowoduje to wydrukowanie 5 w twoim przypadku. Prawdopodobnie nie pod względem wydajności.