我GOOGLE了，我测试过了，这有我在我束手无策。 我有我需要按相似号码列表。 例如，在列表[1，6，9，100，102，105，109，134，139]，1 6 9将被放入一个列表中，100，102，105，和109将被置于列表，以及134和139.我在数学可怕的，我已经试了又试，但我无法得到它的工作。 要明确越好，我想组数字是在10倍的值是彼此远离。 任何人都可以帮忙吗？ 谢谢。
Answer 1:
有很多方法可以做到聚类分析 。 一个简单的方法是看连续的数据元素之间的间隙尺寸：
def cluster(data, maxgap):
'''Arrange data into groups where successive elements
differ by no more than *maxgap*
>>> cluster([1, 6, 9, 100, 102, 105, 109, 134, 139], maxgap=10)
[[1, 6, 9], [100, 102, 105, 109], [134, 139]]
>>> cluster([1, 6, 9, 99, 100, 102, 105, 134, 139, 141], maxgap=10)
[[1, 6, 9], [99, 100, 102, 105], [134, 139, 141]]
'''
data.sort()
groups = [[data[0]]]
for x in data[1:]:
if abs(x - groups[-1][-1]) <= maxgap:
groups[-1].append(x)
else:
groups.append([x])
return groups
if __name__ == '__main__':
import doctest
print(doctest.testmod())
Answer 2:
这将找到的组：
nums = [1, 6, 9, 100, 102, 105, 109, 134, 139]
for k, g in itertools.groupby(nums, key=lambda n: n//10):
print k, list(g)
0 [1, 6, 9]
10 [100, 102, 105, 109]
13 [134, 139]
请注意，如果NUMS实际上不是归类为您的样本显示，你就必须先解决它。
Answer 3:
首先，你可以轻松地将任何序列成对相邻项的序列。 只是三通它，向前移动它，拉链和未移位和未移位副本。 唯一的问题是，你需要开始与任一(<something>, 1)或(139, <something>)因为在这种情况下，我们要的不是每对元素的，但对每个元素：
def pairify(it):
it0, it1 = itertools.tee(it, 2)
first = next(it0)
return zip(itertools.chain([first, first], it0), it1)
（这是不写它最简单的方式，但我认为这可能是最可读的人谁不熟悉的方式itertools 。）
>>> a = [1, 6, 9, 100, 102, 105, 109, 134, 139]
>>> list(pairify(a))
[(1, 1), (1, 6), (6, 9), (9, 100), (100, 102), (102, 105), (105, 109), (109, 134), (134, 139)]
然后，斯内德尔德的主要的稍微复杂些的版本，你可以只使用groupby 。
不过，我认为在这种情况下，这将最终会被比的明确发生器，做同样的事情更加复杂。
def cluster(sequence, maxgap):
batch = []
for prev, val in pairify(sequence):
if val - prev >= maxgap:
yield batch
batch = []
else:
batch.append(val)
if batch:
yield batch
文章来源: Grouping / clustering numbers in Python
