Python-различия между элементами списка

другие ответы верны, но если вы делаете численную работу, вы можете рассмотреть numpy. Используя numpy, ответ:

v = numpy.diff(t)

Если вы не хотите использовать numpy, ни zip, вы можете использовать простое (самое простое на мой взгляд) решение:

>>> t = [1, 3, 6]
>>> v = [t[i+1]-t[i] for i in range(len(t)-1)]
>>> v
[2, 3]

можно использовать itertools.tee и zip чтобы эффективно построить результат:

from itertools import tee
# python2 only:
#from itertools import izip as zip

def differences(seq):
    iterable, copied = tee(seq)
    next(copied)
    for x, y in zip(iterable, copied):
        yield y - x

или через itertools.islice вместо:

from itertools import islice

def differences(seq):
    nexts = islice(seq, 1, None)
    for x, y in zip(seq, nexts):
        yield y - x

вы также можете не использовать itertools модуль:

def differences(seq):
    iterable = iter(seq)
    prev = next(iterable)
    for element in iterable:
        yield element - prev
        prev = element

все эти решения работают в постоянном пространстве, если вам не нужно хранить все результаты и поддерживать бесконечные итерации.

---

вот некоторые микро-ориентиры решения:

In [12]: L = range(10**6)

In [13]: from collections import deque
In [15]: %timeit deque(differences_tee(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 122 ms per loop

In [16]: %timeit deque(differences_islice(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 127 ms per loop

In [17]: %timeit deque(differences_no_it(L), maxlen=0)
10 loops, best of 3: 89.9 ms per loop

и другие предлагаемые решения:

In [18]: %timeit [x[1] - x[0] for x in zip(L[1:], L)]
10 loops, best of 3: 163 ms per loop

In [19]: %timeit [L[i+1]-L[i] for i in range(len(L)-1)]
1 loops, best of 3: 395 ms per loop

In [20]: import numpy as np

In [21]: %timeit np.diff(L)
1 loops, best of 3: 479 ms per loop

In [35]: %%timeit
    ...: res = []
    ...: for i in range(len(L) - 1):
    ...:     res.append(L[i+1] - L[i])
    ...: 
1 loops, best of 3: 234 ms per loop

внимание:

• zip(L[1:], L) эквивалентно zip(L[1:], L[:-1]) С zip уже завершается на самом коротком входе, однако он избегает целой копии L.
• доступ к отдельным элементам по индексуочень медленно, потому что каждый доступ к индексу является вызовом метода в python

• numpy.diff и медленно потому что он должен сначала преобразовать list до ndarray. Очевидно, если вы start С ndarray будет много быстрее:

  In [22]: arr = np.array(L)
  
  In [23]: %timeit np.diff(arr)
  100 loops, best of 3: 3.02 ms per loop
  

ОК. Я думаю, что нашел правильное решение:

v = [x[1]-x[0] for x in zip(t[1:],t[:-1])]

функциональный подход:

>>> import operator
>>> a = [1,3,5,7,11,13,17,21]
>>> map(operator.sub, a[1:], a[:-1])
[2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]

С помощью генератора:

>>> import operator, itertools
>>> g1,g2 = itertools.tee((x*x for x in xrange(5)),2)
>>> list(itertools.imap(operator.sub, itertools.islice(g1,1,None), g2))
[1, 3, 5, 7]

использование индексов:

>>> [a[i+1]-a[i] for i in xrange(len(a)-1)]
[2, 2, 2, 4, 2, 4, 4]

мой путь

>>>v = [1,2,3,4,5]
>>>[v[i] - v[i-1] for i, value in enumerate(v[1:], 1)]
[1, 1, 1, 1]