以下是一个示例代码,用于按接近程度分组:
from itertools import groupby
def group_by_closeness(numbers, target):
# 根据与目标值的差值进行分组
sorted_numbers = sorted(numbers, key=lambda x: abs(x - target))
groups = groupby(sorted_numbers, key=lambda x: abs(x - target))
# 将每个分组转换为列表
result = []
for key, group in groups:
result.append(list(group))
return result
# 示例用法
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
target = 6
result = group_by_closeness(numbers, target)
print(result)
这段代码首先使用sorted()
函数对给定的数字列表进行排序,排序的依据是每个数字与目标值的差值的绝对值。然后使用groupby()
函数将排序后的数字按照差值分组。最后,将每个分组转换为列表,并将结果返回。
在示例中,给定的数字列表是[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
,目标值是6。运行结果是[[6], [5, 7], [4, 8], [3, 9], [2, 10], [1]]
,表示按照与目标值的接近程度分成了6个组。
上一篇:按结果集对一组进行排名
下一篇:按接近程度排序数字?