我有一个数字列表,我希望得到一个数字出现在符合特定条件的列表中的次数。我可以使用列表理解(或函数中的列表理解),但我想知道某人是否有更短的路。
# list of numbers
j=[4,5,6,7,1,3,7,5]
#list comprehension of values of j > 5
x = [i for i in j if i>5]
#value of x
len(x)
#or function version
def length_of_list(list_of_numbers, number):
x = [i for i in list_of_numbers if j > number]
return len(x)
length_of_list(j, 5)
是否有更浓缩的版本?
答案 0 :(得分:112)
你可以这样做:
>>> j = [4, 5, 6, 7, 1, 3, 7, 5]
>>> sum(i > 5 for i in j)
3
以这种方式将True
添加到True
可能最初看起来很奇怪,但我不认为它是单声道的;毕竟,自2.3以来所有版本的bool
is a subclass int
>>> issubclass(bool, int)
True
答案 1 :(得分:14)
您可以创建一个较小的中间结果,如下所示:
>>> j = [4, 5, 6, 7, 1, 3, 7, 5]
>>> len([1 for i in j if i > 5])
3
答案 2 :(得分:9)
如果你正在使用numpy,你可以节省一些笔画,但我不认为它比sentle的答案更快/更紧凑。
import numpy as np
j = np.array(j)
sum(j > i)
答案 3 :(得分:3)
(有点)不同的方式:
reduce(lambda acc, x: acc + (1 if x > 5 else 0), j, 0)
答案 4 :(得分:2)
如果您正在使用NumPy(如ludaavic的答案),对于大型数组,您可能希望使用NumPy的sum
函数而不是Python的内置sum
来实现显着的加速 - 例如, >我的笔记本电脑上的1000万个元素阵列加速1000倍:
>>> import numpy as np
>>> ten_million = 10 * 1000 * 1000
>>> x, y = (np.random.randn(ten_million) for _ in range(2))
>>> %timeit sum(x > y) # time Python builtin sum function
1 loops, best of 3: 24.3 s per loop
>>> %timeit (x > y).sum() # wow, that was really slow! time NumPy sum method
10 loops, best of 3: 18.7 ms per loop
>>> %timeit np.sum(x > y) # time NumPy sum function
10 loops, best of 3: 18.8 ms per loop
(上面使用IPython的%timeit
“魔术”进行计时)
答案 5 :(得分:1)
使用bisect模块计算的方式不同:
>>> from bisect import bisect
>>> j = [4, 5, 6, 7, 1, 3, 7, 5]
>>> j.sort()
>>> b = 5
>>> index = bisect(j,b) #Find that index value
>>> print len(j)-index
3
答案 6 :(得分:0)
我将添加地图和过滤器版本,因为为什么不这样。
sum(map(lambda x:x>5, j))
sum(1 for _ in filter(lambda x:x>5, j))
答案 7 :(得分:0)
您可以使用以下功能来做到这一点:
l = [34,56,78,2,3,5,6,8,45,6]
print ("The list : " + str(l))
def count_greater30(l):
count = 0
for i in l:
if i > 30:
count = count + 1.
return count
print("Count greater than 30 is : " + str(count)).
count_greater30(l)