Question

例如，假设我们调用函数countPositive（[1,2,3]），它将返回3.或者如果我们有数组[-1,0,1]，则有一个正数，所以函数将返回1.依此类推。

Answer 1

def countPositive(nums):
        return sum(1 for x in nums if x > 0)

Answer 2

def countPositive(nums):
    return len(filter(lambda x: x > 0, nums))

一些timeit结果（在新的macbook air w / 1.8 i7,4 gigs和cpython 2.7上）：

filter + len：

$ python -m timeit "l = [-1, 0, 1] * 100; len(filter(lambda x: x > 0, l))"  
  10000 loops, best of 3: 49.9 usec per loop

$ python -m timeit "l = [-1, 0, 1] * 1000; len(filter(lambda x: x > 0, l))"                                                                  
1000 loops, best of 3: 476 usec per loop

$ python -m timeit "l = [-1, 0, 1] * 10000; len(filter(lambda x: x >  0, l))" 
100 loops, best of 3: 4.86 msec per loop

sum（由hochl推荐）：

$ python -m timeit "l = [1, 2, 3] * 100; sum(1 for x in l if x > 0)" 
10000 loops, best of 3: 35.1 usec per loop

$ python -m timeit "l = [1, 2, 3] * 1000; sum(1 for x in l if x > 0)"
1000 loops, best of 3: 336 usec per loop

$ python -m timeit "l = [1, 2, 3] * 10000; sum(1 for x in l if x > 0)"
100 loops, best of 3: 3.4 msec per loop

因此sum版本稍快一点，但我认为len + filter更具可读性。

Answer 3

    greaterThanZero = 0
    for i in array:
        if i > 0:
             greaterThanZero += 1

    return greaterThanZero

Answer 4

你可以这样做：

def countPositive(array):
  count=0
  for i in array: 
    if i>0: 
      count = count +1
  return count

Answer 5

奇怪的是，列表理解是最快的：

$ python -m timeit "l = [-1, 0, 1] * 10000; len([n for n in l if n > 0])"
1000 loops, best of 3: 1.1 msec per loop

使用sum :(较慢）

$ python -m timeit "l = [-1, 0, 1] * 10000; sum(1 for x in l if x > 0)"
1000 loops, best of 3: 1.3 msec per loop

使用过滤器:(最慢）

$ python -m timeit "l = [-1, 0, 1] * 10000; len(filter(lambda x: x >  0, l))" 
100 loops, best of 3: 2.89 msec per loop

Answer 6

reduce(lambda x,y: x+int(y>0),[1, 2, 1, 4,5],0)

Answer 7

这也有效：

function countMoreThanZero(a):

    for i in a:

        if i > 0:

            sum += 1

    return sum

Answer 8

如果您不想使用lambda

from operator import lt
from functools import partial

def count_positive(nums):
    return len(filter(partial(lt, 0), nums))

应该更快，因为它避免了lambda。

在Python中编写一个函数，它返回一个大于零的数组中的数字计数

8 个答案: