我在python A[row,col,value]
中有一个协调的存储列表,用于存储非零值。
如何获取所有行索引的列表?我希望此A[0:][0]
能够正常工作,print A[0:]
打印整个列表,但print A[0:][0]
仅打印A[0]
。
我要问的原因是为了有效计算每行中的非零值的数量,即迭代range(0,n)
,其中n是总行数。这应该比我目前for i in range(0,n): for j in A: ...
的方式便宜。
类似的东西:
c = []
# for the total number of rows
for i in range(0,n):
# get number of rows with only one entry in coordinate storage list
if A[0:][0].count(i) == 1: c.append(i)
return c
在:
c = []
# for the total number of rows
for i in range(0,n):
# get the index and initialize the count to 0
c.append([i,0])
# for every entry in coordinate storage list
for j in A:
# if row index (A[:][0]) is equal to current row i, increment count
if j[0] == i:
c[i][1]+=1
return c
编辑:
使用Junuxx的答案,this question和this post我提出了以下(用于返回单行数)这对于我当前的问题大小来说要快得多A
比我最初的尝试。但是它仍然随着行数和列数的增长而增长。我想知道是否有可能不必迭代A
但是只能到n
?
# get total list of row indexes from coordinate storage list
row_indexes = [i[0] for i in A]
# create dictionary {index:count}
c = Counter(row_indexes)
# return only value where count == 1
return [c[0] for c in c.items() if c[1] == 1]
答案 0 :(得分:11)
这应该这样做:
c = [x[0] for x in A]
这是一个列表理解,它采用A
的每个元素的第一个(子)元素。
答案 1 :(得分:4)
对于效率和扩展切片,您可以使用numpy
- 这个例子似乎是一个好主意:
import numpy as np
yourlist = [
[0, 0, 0],
[0, 1, 1],
[1, 0, 2]
]
a = np.array(yourlist)
print a[:,0]
# [0 0 1]
bc = np.bincount(a[:,0])
# array([2, 1])
count = bc[bc==1].size
# 1
# or... (I think it's probably better...)
count = np.count_nonzero(bc == 1)