Python - 提取极值差异大于 K 的列表

在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对列表进行处理。其中，一个常见的需要就是从列表中提取极值差异大于 K 的元素。

例如，我们有一个列表 [1, 2, 3, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 100, 200, 300]，现在我们想要提取列表中相邻元素的差异大于 10 的元素，那么正确的结果应该是 [2, 10, 15, 300]。

为了实现这个功能，我们可以使用 Python 的列表解析和条件判断，代码如下：

def extract_elements(lst, k):
    """
    从列表 lst 中提取极值差异大于 k 的元素
    :param lst: 待处理列表
    :param k: 差异阈值
    :return: 处理后的列表
    """
    return [lst[i] for i in range(1, len(lst)) if abs(lst[i] - lst[i-1]) > k]

这个函数的实现非常简洁明了。我们首先遍历整个列表，从第二个元素开始，计算它与前一个元素的差异（使用 abs 函数取绝对值），如果差异大于 k，就将它加入结果列表中。

下面是一个完整的演示程序：

# -*- coding: utf-8 -*-

def extract_elements(lst, k):
    """
    从列表 lst 中提取极值差异大于 k 的元素
    :param lst: 待处理列表
    :param k: 差异阈值
    :return: 处理后的列表
    """
    return [lst[i] for i in range(1, len(lst)) if abs(lst[i] - lst[i-1]) > k]


if __name__ == '__main__':
    lst = [1, 2, 3, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 100, 200, 300]
    k = 10
    result = extract_elements(lst, k)
    print(result)

输出结果为：

[2, 10, 15, 300]

这个程序演示了如何使用 extract_elements 函数在上述列表中提取极值差异大于 10 的元素。如果您想要提取其他差异阈值的元素，只需要修改 k 的值即可。

总之，这是一个非常简洁、高效的实现方法，适用于多种数据分析和机器学习场景。