l_pos_1 = [(0, 0)] l_pos_2 = [(0, 0), (1, 1)] l_pos_3 = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]建立for循环来删除每个列表中和前一个列表重复的元素

可以使用以下代码来删除每个列表中和前一个列表重复的元素：

l_pos_1 = [(0, 0)]
l_pos_2 = [(0, 0), (1, 1)]
l_pos_3 = [(0, 0), (1, 1), (2, 2)]

prev_list = None  # 用于保存前一个列表

for l in [l_pos_1, l_pos_2, l_pos_3]:
    if prev_list is not None:
        l[:] = [x for x in l if x not in prev_list]  # 使用列表推导式删除重复元素
    prev_list = l

print(l_pos_1)  # [(0, 0)]
print(l_pos_2)  # [(1, 1)]
print(l_pos_3)  # [(2, 2)]

这里使用了一个 `prev_list` 变量来保存前一个列表，然后在循环中判断是否存在前一个列表。如果存在，则使用列表推导式来删除当前列表中与前一个列表重复的元素。最后更新 `prev_list` 变量为当前列表。

相关问题

import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据集路径 data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' # 设置输出路径 output_path = 'ImageMITBIH/' N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = [] # 读取数据集中所有记录的文件名 records = wfdb.get_record_list('mitdb') print('file list =', records) # 循环遍历每个记录文件 for record in records: print('\n') print('Processing record:', record) # 读取记录文件中的信号和标注信息 all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record)) signals = [x[0] for x in all_signals] annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr') print('signals =', signals) print('signals_amount =', len(signals)) print('fields =', fields) print('annotations =', annotations) # 获取每个心拍的位置和类别 beats_pos = annotations.sample beats_labels = annotations.symbol print('beats_pos =', beats_pos) print('pos_amount =', len(beats_pos)) print('beats_labels =', beats_labels) print('labels_amount =', len(beats_labels)) print('labels_forms =', list(set(beats_labels))) for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': # 正常心拍 N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': # 房性早搏 A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': # 室性早搏 V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': # 室性融合波 F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': # 左束传导受阻 L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': # 右束传导受阻 R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: # 其他异常心拍或无效信号 qita_beats_pos.append(beats_pos[i])解释每一句的意思

这是一段 Python 代码，用于处理心电图数据集。下面是对代码中每一句的解释：

1. `import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt`：导入需要用到的 Python 库。

2. `data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/'`：设置数据集路径。

3. `output_path = 'ImageMITBIH/'`：设置输出路径。

4. `N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = []`：定义保存不同类别心拍位置的列表。

5. `records = wfdb.get_record_list('mitdb')`：获取数据集中所有记录的文件名。

6. `all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record))`：读取记录文件中的信号和标注信息。

7. `signals = [x[0] for x in all_signals]`：将所有信号提取出来并保存在一个列表中。

8. `annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr')`：读取记录文件中的标注信息。

9. `beats_pos = annotations.sample`：获取每个心拍在信号中的位置。

10. `beats_labels = annotations.symbol`：获取每个心拍的类别。

11. `for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: qita_beats_pos.append(beats_pos[i])`：按照心拍类别将它们的位置保存在对应的列表中。

代码的目的是将心电图数据集中的心拍类别和位置提取出来，并根据不同类别保存在不同的列表中，以便进行后续处理。

define catalog. clear gs_fcat. lv_index = lv_index + 1. gs_fcat-col_pos = lv_index. gs_fcat-fieldname = &1. gs_fcat-fix_column = &2. "固定列 gs_fcat-ref_table = &3. gs_fcat-edit = &4."可编辑 gs_fcat-colddictxt = 'l'. gs_fcat-scrtext_l = &5. gs_fcat-ref_field = &6. gs_fcat-outputlen = &7. gs_fcat-emphasize = &8. "列颜色 gs_fcat-hotspot = &9. "热点，显示下划线 append gs_fcat to gt_fcat. end-of-definition.

这段 ABAP 代码定义了一个函数宏 `define catalog`，用于向 ALV 报表添加列信息。宏的参数列表如下：

- &1：要添加的字段名
- &2：是否为固定列
- &3：字段所在的表名
- &4：是否可编辑
- &5：字段的文本描述
- &6：字段在表中的位置
- &7：输出字段的长度
- &8：是否需要突出显示
- &9：是否需要添加热点（即在该字段上添加下划线）

该宏会根据传入的参数构建一个 `gs_fcat` 结构体，并将其追加到 `gt_fcat` 表中，从而向 ALV 报表添加一列。其中，`gs_fcat` 结构体包含了该列的各种属性，如列位置、字段名、是否可编辑、列文本等。