my_list1 = [30,34,56]
my_list2 = [29,500,43]

Wie überprüfe ich, ob alle Werte in der Liste> = 30 sind? my_list1sollte funktionieren und my_list2sollte nicht.

Das einzige, woran ich denken konnte, war:

boolean = 0
def func(ls):
    for k in ls:
        if k >= 30:
            boolean = boolean + 1
        else:
            boolean = 0
    if boolean > 0:
        print 'Continue'
    elif boolean = 0:
        pass

Update 2016:

Im Nachhinein numpywürde ich Folgendes tun , nachdem ich mich mit größeren Datensätzen befasst habe, bei denen Geschwindigkeit tatsächlich wichtig ist, und ...

>>> my_list1 = [30,34,56]
>>> my_list2 = [29,500,43]

>>> import numpy as np
>>> A_1 = np.array(my_list1)
>>> A_2 = np.array(my_list2)

>>> A_1 >= 30
array([ True,  True,  True], dtype=bool)
>>> A_2 >= 30
array([False,  True,  True], dtype=bool)

>>> ((A_1 >= 30).sum() == A_1.size).astype(np.int)
1
>>> ((A_2 >= 30).sum() == A_2.size).astype(np.int)
0

Sie könnten auch so etwas tun:

len([*filter(lambda x: x >= 30, my_list1)]) > 0

Verwenden Sie die all()Funktion mit einem Generatorausdruck:

>>> my_list1 = [30, 34, 56]
>>> my_list2 = [29, 500, 43]
>>> all(i >= 30 for i in my_list1)
True
>>> all(i >= 30 for i in my_list2)
False

Beachten Sie, dass dieser Test größer oder gleich 30 ist, andernfalls my_list1würde der Test auch nicht bestanden.

Wenn Sie dies in einer Funktion tun möchten, verwenden Sie:

def all_30_or_up(ls):
    for i in ls:
        if i < 30:
            return False
    return True

Sobald Sie beispielsweise einen Wert finden, der beweist, dass ein Wert unter 30 liegt, kehren Sie zurück Falseund kehren zurück, Truewenn Sie keine gegenteiligen Beweise gefunden haben.

Ebenso können Sie mit der any()Funktion testen, ob mindestens 1 Wert der Bedingung entspricht.

... einen Grund, warum Sie nicht verwenden können min()?

def above(my_list, minimum):
    if min(my_list) >= minimum:
        print "All values are equal or above", minimum
    else:
        print "Not all values are equal or above", minimum

Ich weiß nicht, ob das genau das ist, was Sie wollen, aber technisch gesehen haben Sie darum gebeten ...

Es gibt eine eingebaute Funktion all:

all (x > limit for x in my_list)

Begrenzen Sie den Wert, der größer ist als alle Zahlen.

Sie können verwenden all():

my_list1 = [30,34,56]
my_list2 = [29,500,43]
if all(i >= 30 for i in my_list1):
    print 'yes'
if all(i >= 30 for i in my_list2):
    print 'no'

Beachten Sie, dass dies alle Zahlen umfasst, die gleich 30 oder höher sind und nicht unbedingt über 30 liegen.

Der Gesamtsieger zwischen der Verwendung von np.sum, np.min und all scheint in Bezug auf die Geschwindigkeit für große Arrays np.min zu sein:

N = 1000000
def func_sum(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return np.sum(my_list < x )==0

def func_min(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return np.min(my_list) >= x

def func_all(x):
    my_list = np.random.randn(N)
    return all(i >= x for i in my_list)

(Ich muss die Definition von np.array in die Funktion einfügen, andernfalls merkt sich die Funktion np.min den Wert und führt die Berechnung nicht erneut durch, wenn die Geschwindigkeit mit der Zeit getestet wird.)

Die Leistung von "all" hängt sehr davon ab, wann das erste Element gefunden wird, das die Kriterien nicht erfüllt. Die np.sum muss einige Operationen ausführen. Die np.min ist im allgemeinen Fall die leichteste in Bezug auf Berechnungen .

Wenn die Kriterien fast sofort erfüllt sind und die All-Schleife schnell beendet wird, gewinnt die All-Funktion nur geringfügig über np.min:

>>> %timeit func_sum(10)
10 loops, best of 3: 36.1 ms per loop

>>> %timeit func_min(10)
10 loops, best of 3: 35.1 ms per loop

>>> %timeit func_all(10)
10 loops, best of 3: 35 ms per loop

Aber wenn "alle" alle Punkte durchgehen müssen, ist es definitiv viel schlimmer und die np.min gewinnt:

>>> %timeit func_sum(-10)
10 loops, best of 3: 36.2 ms per loop

>>> %timeit func_min(-10)
10 loops, best of 3: 35.2 ms per loop

>>> %timeit func_all(-10)
10 loops, best of 3: 230 ms per loop

Aber mit

np.sum(my_list<x)

kann sehr nützlich sein, wenn man wissen möchte, wie viele Werte unter x liegen.

Sie können Folgendes tun:

def Lists():

    my_list1 = [30,34,56]
    my_list2 = [29,500,43]

    for element in my_list1:
        print(element >= 30)

    for element in my_list2:
        print(element >= 30)

Lists()

Dadurch werden die Werte, die größer als 30 sind, als True und die Werte, die kleiner als false sind, zurückgegeben.

Ich schreibe diese Funktion

def larger(x, than=0):
    if not x or min(x) > than:
        return True
    return False

Dann

print larger([5, 6, 7], than=5)  # False
print larger([6, 7, 8], than=5)  # True
print larger([], than=5)  # True
print larger([6, 7, 8, None], than=5)  # False

Eine leere Liste auf min () löst ValueError aus. Also habe ich if not xin Zustand hinzugefügt .