在python中的成对列表中查找最小x和y值的最佳方法？

Question

给定数据列表：

[[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], [1, -1], [2, 0], [1, 1], [0, 2]]

在python中获得最低的X和Y最快的方法是什么。 在这种情况下，[-1，-1]。

Answer 1

不确定它是最快的，但可能是最短和最“ pythonic”的：

>>> map(min, zip(*data))
[-1, -1]

---

更新：我也使用10000个随机子列表和100次迭代对此进行了一些时序分析。 事实证明，它比Aशwini的itemgetter解决方案要快一点，但是普通for -loop仍然是最快的：

0.400840   min_mapminzip
0.579334   min_itemgetter
0.292459   min_loop

那是针对Python 2.x ...以及Python 3，其中zip ， map等是迭代器，这是另一个故事：

0.186229   min_mapminzip   # wrong result, see below
0.686008   min_itemgetter
0.336031   min_loop

更正：在map是迭代器的情况下，我忘记应用list ，从而创建了迭代器，但没有做任何实际工作...感谢gnibbler和Aशwini指出了这一点！ 使用list(map(...)) ，执行时间与Python 2.x差不多，即普通的旧循环仍然是最快的。

---

更新2：有趣的是，“ map-min-zip”解决方案仅对于相对短的列表（“短”）（约10,000个项目）更快。 对于更长的列表（约100,000或更多），“ itemmetter”解决方案变得更快。 普通的for循环总是最快的...

Answer 2

您可以在此处使用min ：

>>> from operator import itemgetter
>>> lst = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], [1, -1], [2, 0], [1, 1], [0, 2]]
>>> x = min(lst, key=itemgetter(0))[0]
>>> y = min(lst, key=itemgetter(1))[1]
>>> x, y
(-1, -1)

在我的系统上（i5 4670）需要9秒钟的时间约1秒：

In [3]: lst = lst*10**6

In [4]: %timeit (min(lst, key=itemgetter(0))[0], min(lst, key=itemgetter(1))[1])
1 loops, best of 3: 1.01 s per loop

普通的单循环版本大约需要341毫秒：

def find_min(seq):
    min_x = float('inf')
    min_y = float('inf')
    for x, y in seq:
        if x < min_x : min_x = x
        if y < min_y : min_y = y
    return min_x, min_y

时序比较：

len(lst)
Out[42]: 9000000

%timeit find_min(lst)
1 loops, best of 3: 341 ms per loop

%timeit map(min, zip(*lst))
1 loops, best of 3: 1.21 s per loop

%timeit map(min, izip(*lst))
1 loops, best of 3: 1.14 s per loop

%timeit (min(lst, key=itemgetter(0))[0], min(lst, key=itemgetter(1))[1])
1 loops, best of 3: 1.04 s per loop

Answer 3

minima = data[0]
for pair in data[1:]:
    minima = map(min, zip(pair, minima))