内部列表中的第一项尽可能有效地[重复]

Question

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？我希望这个A[0:][0] 能够像print A[0:] 打印整个列表但print A[0:][0] 只打印A[0]。

我问的原因是为了有效计算每行中非零值的数量即迭代range(0,n)，其中n是总行数。这应该比我目前的for i in range(0,n): for j in A: ... 方式便宜。

类似：

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

结束：

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 我想出了以下 （用于返回单例行数） 对于我当前的问题大小 A 来说，这比我最初的尝试。然而，它仍然随着行数和列数的增加而增长。我想知道是否有可能不必遍历A，而只需遍历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]

Answer 1

应该这样做：

c = [x[0] for x in A]

这是一个列表推导式，它采用A 的每个元素的第一个（子）元素。

Answer 2

为了提高效率和扩展切片，您可以使用numpy - 鉴于您的示例，这似乎是个好主意：

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)