Question

将列表中所有元素的出现次数转换为字典的最快方法是什么？

例如：

A = [ 1, 2, 3, 4 , 2, 1 ]

我想建立：

B['1'] = [0, 5]
B['2'] = [1, 4]
B['3'] = [2]
B['4'] = [3]

这是为了避免在循环中多次调用np.where，这对于大A来说太慢了。理想情况下，只想遍历数组A一次。例如，要避免：

uniqA = np.unique(A)
for i in uniqA:
    B[str(i)] = np.argwhere(i==A)

Answer 1

你只能迭代一次：

>>> from collections import defaultdict
>>> A = [ 1, 2, 3, 4 , 2, 1 ]
>>> d = defaultdict(list)
>>> for i,x in enumerate(A):
...    d[x].append(i)
...
>>> d
defaultdict(<type 'list'>, {1: [0, 5], 2: [1, 4], 3: [2], 4: [3]})

Answer 2

这样的事情应该有效。

from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
for i, val in enumerate(A):
    d[val].append(i)

Answer 3

我认为不需要defaultdict - 不确定这是否比这种做法更好？

B={}
for i,x in enumerate(A):
    B[x]=B.get(x,[]) + [i]

结果：

{1: [0, 5], 2: [1, 4], 3: [2], 4: [3]}

如何在Python中构建列表中元素出现的索引的dict？

3 个答案: