Question

是否有与numpy.count_nonzero（lst＆lt; t）相当的list方法？当我在列表中使用它时（lst＆lt; t）只返回True而不是booleans列表。我想计算低于某个阈值的列表值什么是更好的 - 转换为numpy-array，使用sort，某种列表/生成器理解还是别的什么？

Answer 1

不推荐排序，因为它是O（N * logN），其中所有其他解决方案都只是O（N）。

您可以使用生成器表达式和generator-len函数，如下所示：

n = iterlen( x for x in lst if x < t )

这比列表理解要好，因为你不需要构建临时列表（你拿了len），这会占用时间和内存。

根据问题的详细信息（列表大小，元素类型），转换为numpy数组可能会更快。你应该花时间两种方法，看看哪种方法最适合你的情况。

当然，如果可能的话，最好的解决方案是将列表表示为一个刚开始的numpy数组。如果你这样做，numpy.count_nonzero(lst < t)几乎肯定是最快的。

或者，如果您可以开始构建排序列表，则可以使用bisect轻松实现count_less函数。这里的复杂性是O（logN），这对于大型列表来说是最快的。

Answer 2

c将是列表（lst）中低于值t的所有项目的计数：

c = len([i for i in lst if i < t])

Answer 3

You can use the cardinality package for this:

Usage:

>>> import cardinality
>>> cardinality.count(i for i in range(500) if i > 499)
1

The actual count() implementation is as follows:

def count(iterable):
    if hasattr(iterable, '__len__'):
        return len(iterable)

    d = collections.deque(enumerate(iterable, 1), maxlen=1)
    return d[0][0] if d else 0

计算列表值低于阈值

3 个答案: