Блог

У меня есть этот список чисел: {199, 200, 208, 210, 200, 207, 240}.

1. Я хочу определить, как числа увеличиваются или уменьшаются в списке. Например, после 199 у меня есть 200, это разница в 1. Но после 200 у меня есть 208, что составляет разницу в 8. Как мне определить эту меру увеличения / уменьшения для всего списка в Python?
2. Во-вторых, я хочу подсчитать, во сколько раз увеличиваются числа. Поскольку список состоит из увеличивающихся и уменьшающихся чисел, я просто хочу подсчитать, во сколько раз он увеличивается.

Спасибо.

Вы можете использовать zip () для сопряжения элементов с их преемниками и обработки их в виде списков:

 numbers = [199, 200, 208, 210, 200, 207, 240]

increments = [b-a for a,b in zip(numbers,numbers[1:]) if b>a]
decrements = [b-a for a,b in zip(numbers,numbers[1:]) if a>b]

print(increments)      # [1, 8, 2, 7, 33]
print(decrements)      # [-10]
print(len(increments)) # 5
 

Вы также можете получить количество увеличивающихся пар напрямую (без построения списка приращений):

 sum(b>a for a,b in zip(numbers,numbers[1:]))  # 5
 

Обращаясь к вашей проблеме № 1, вы можете рассчитать корреляцию Спирмена с увеличением значений x. Он имеет значение в диапазоне [-1, 1], если значение положительное, то y увеличивается с увеличением x, если значение отрицательное, то y уменьшается с увеличением x, если значение равно нулю, то корреляции нет. Если значение велико, например, близко к 1 или -1, то это убедительно свидетельствует о том, что оба данные сильно коррелируют. Таким образом, даже если вы не выводите данные, вы уже можете определить, является ли тренд положительным или отрицательным или не имеет отношения, зная значение Спирмена.

Код

 from scipy.stats import spearmanr
import matplotlib.pyplot as plt


y = [199, 200, 208, 210, 200, 207, 240]
x = range(len(y))

# calculate spearman's correlation
corr, _ = spearmanr(x, y)
print('Spearmans correlation: %.3f' % corr)

plt.plot(x, y, '--*')
plt.savefig('corr.png')
plt.show()
 

Вывод

 Spearmans correlation: 0.667
 

Ссылки

• https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.spearmanr.html
• https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman’s_rank_correlation_coefficient

 l = [199,200,208,210,200,207,240]

diff = [l[i 1] - l[i] for i in range(len(l) - 1)]

# count the number of increasing changes
num_inc = sum([l[i 1] > l[i] for i in range(len(l) - 1)]) # 5