Python多维数组 - 计算非零条目数量的最有效方法答案

【问题标题】：Python Multidimensional Arrays - most efficient way to count number of non-zero entriesPython多维数组 - 计算非零条目数量的最有效方法
【发布时间】：2011-05-16 17:17:46
【问题描述】：

你好，周六欢乐之夜，

我在 python 中四处走动，我很享受它。

假设我有一个 python 数组：

x = [1, 0, 0, 1, 3]

计算列表中所有非零元素的最快方法是什么（答案：3）？如果可能的话，我也想不使用 for 循环 - 可能是最简洁和简洁的方式，在概念上说一些类似

[counter += 1 for y in x if y > 0]

现在 - 我真正的问题是我有一个多维数组，而我真正想要避免的是执行以下操作：

for p in range(BINS):
    for q in range(BINS):
        for r in range(BINS):
            if (mat3D[p][q][r] > 0): some_feature_set_count += 1

从我看到的小蟒蛇中，我的直觉是有一种非常简洁的语法（和高效）的方式来做到这一点。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python arrays multidimensional-array

【解决方案1】：

对于一维情况：

sum(1 for i in x if i)

对于多维情况，可以嵌套：

sum(sum(1 for i in row if i) for row in rows)

或在一个结构中完成所有操作：

sum(1 for row in rows
      for i in row if i)

【讨论】：

+1 用于主导语法。 @原始海报：至于效率，您的代码尽可能高效。它具有任务所需的最小空间和时间复杂性（如果您使用 Python xrange 而不是 range）此外，我个人觉得您的代码虽然更长且更少 pythonesque，比任何句法技巧都清晰。
同样有效的东西（因为True == 1）是sum(bool(i) for i in x) ..但它更适合与i>0等其他谓词一起计数
@Santiago 您应该为这两种选择计时。这可能会冒出 OP 的代码。
@THC4k：它会起作用，但效率不高（尤其是对于稀疏矩阵），因为它必须为每个元素产生一个值。
@Santiago：回到主题，列表推导式是 Python 的惯用语，我认为应该从第一天开始教用户如何使用它们，因为它们会产生更清晰、更高效的代码。我总是尽可能早地教人们这些东西，我发现，尽管他们必须经过短暂的心理调整，但他们总是在这个过程中成为更好的程序员，用更少的努力编写出更好的代码。

【解决方案2】：

如果您按照在 Python 中使用多维数组这一事实所建议的那样使用 numpy，则以下内容类似于 @Marcelo 的答案，但更简洁：

>>> a = numpy.array([[1,2,3,0],[0,4,2,0]])
>>> sum(1 for i in a.flat if i)
5
>>>

【讨论】：

如果你有numpy，你可以写np.sum(a)（假设是常规的import numpy as np）。

【解决方案3】：

如果你使用 numpy 并且你的 3D 数组是一个 numpy 数组，那么这个单线就可以解决问题：

numpy.where(your_array_name != 0, 1, 0).sum()

示例：

In [23]: import numpy

In [24]: a = numpy.array([ [[0, 1, 2], [0, 0, 7], [9, 2, 0]], [[0, 0, 0], [1, 4, 6], [9, 0, 3]], [[1, 3, 2], [3, 4, 0], [1, 7, 9]] ])

In [25]: numpy.where(a != 0, 1, 0).sum()
Out[25]: 18

【讨论】：

【解决方案4】：

虽然可能不简洁，但这是我选择的解决方法，适用于任何维度：

def sum(li):
  s = 0
  for l in li:
    if isinstance(l, list):
      s += sum(l)
    elif l:
      s += 1
  return s

【讨论】：

你真的不应该影响sum。这是一个内置的。

【解决方案5】：

def zeros(n):
    return len(filter(lambda x:type(x)==int and x!=0,n))+sum(map(zeros,filter(lambda x:type(x)==list,n)))

不能说它是否是最快的方法，但它是递归的并且适用于 N 维列表。

zeros([1,2,3,4,0,[1,2,3,0,[1,2,3,0,0,0]]]) => 10

【讨论】：

【解决方案6】：

我会稍微改变马塞洛对以下问题的回答：

len([x for x in my_list if x != 0])

上面的 sum() 欺骗了我一秒钟，因为我认为他得到的是总值而不是计数，直到我看到 1 在开始时徘徊。我宁愿明确地使用 len()。

【讨论】：

这需要 O(N) 空间，这对于大型数组来说并不理想，而且它是无效的 Python 语法。我想你的意思是x != 0。
使用sum 来计算元素是非常惯用的。你应该习惯它，这样你就不必像在这里那样构建列表只是为了把它们扔掉。另外，我认为您的意思是 x is not 0 应该是 x != 0 本身应该是 x
两个公平点，感谢您的提醒。更改了条件，但留下了 len，以便其他人可以看到不该做什么。列表推导是生成器吗？我可能忘记了这一点。

【解决方案7】：

使用链来减少数组查找：

from itertools import chain
BINS = [[[2,2,2],[0,0,0],[1,2,0]],
        [[1,0,0],[0,0,2],[1,2,0]],
        [[0,0,0],[1,1,1],[1,3,0]]]
sum(1 for c in chain.from_iterable(chain.from_iterable(BINS)) if c > 0)
14

我没有对此进行任何性能检查。但它不使用任何重要的内存。请注意，它使用的是生成器表达式，而不是列表推导。添加 [list comprehension] 语法将创建一个要求和的数组，而不是一次输入一个数字来求和。

【讨论】：