如何高效批量计算多个列表的相邻元素差值？

1. 封装通用复用函数 #

写一个可复用的差值计算函数，后续所有列表直接调用即可，逻辑统一且易维护：

def get_diff_list(lst):
    return [lst[i+1] - lst[i] for i in range(len(lst)-1)]

使用示例：

d_list1 = get_diff_list(list1)
d_list2 = get_diff_list(list2)
# 其余列表依次调用即可

2. 批量处理容器中的列表 #

如果所有待处理列表都存放在一个容器（比如大列表）中，用列表推导式一次性生成所有差值列表：

all_lists = [list1, list2, ..., listn]
all_diff_lists = [[lst[i+1]-lst[i] for i in range(len(lst)-1)] for lst in all_lists]

之后可通过索引对应获取结果，比如d_list1 = all_diff_lists[0]。

3. 利用itertools.pairwise简化（Python 3.10+） #

Python 3.10及以上版本提供的itertools.pairwise可以直接生成相邻元素对，代码更简洁高效：

from itertools import pairwise

def get_diff_list(lst):
    return [b - a for a, b in pairwise(lst)]

该方法可读性更强，底层实现经过优化，适合处理大规模数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thunder Owl