특정 수보다 큰 목록의 값 수

특정 수보다 큰 목록의 값 수

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번호 목록이 있고 특정 기준을 충족하는 목록에 번호가 나타나는 횟수를 얻고 싶습니다. 목록 이해력 (또는 함수의 목록 이해력)을 사용할 수 있지만 누군가가 더 짧은 방법을 가지고 있는지 궁금합니다.

# 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)

더 압축 된 버전이 있습니까?

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다음과 같이 할 수 있습니다.

>>> j = [4, 5, 6, 7, 1, 3, 7, 5]
>>> sum(i > 5 for i in j)
3

처음에는 이런 식 으로 추가 True하는 것이 이상하게 보일 수 True있지만 비단뱀 적이라고 생각하지 않습니다. 결국 2.3 이후 모든 버전 bool 의 하위 클래스 입니다 int.

>>> issubclass(bool, int)
True

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다음과 같이 더 작은 중간 결과를 만들 수 있습니다.

>>> j = [4, 5, 6, 7, 1, 3, 7, 5]
>>> len([1 for i in j if i > 5])
3

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그렇지 않으면 numpy를 사용하는 경우 몇 번의 스트로크를 저장할 수 있지만 senderle의 답변보다 훨씬 빠르거나 컴팩트하다고 생각하지 않습니다.

import numpy as np
j = np.array(j)
sum(j > i)

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(다소) 다른 방식 :

reduce(lambda acc, x: acc + (1 if x > 5 else 0), j, 0)

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NumPy를 사용하는 경우 (ludaavic의 답변에서와 같이) 큰 배열 sum의 sum경우 상당한 속도 향상을 위해 Python의 내장 기능이 아닌 NumPy의 기능 을 사용하고 싶을 것입니다. 예를 들어 랩톱에서 1,000 만 개 요소 배열에 대해> 1000 배 속도 향상 :

>>> 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

(위는 %timeit타이밍을 위해 IPython의 "마법"을 사용합니다 )

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bisect 모듈을 사용하여 다른 계산 방법 :

>>> 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

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지도와 필터 버전을 추가하겠습니다.

sum(map(lambda x:x>5, j))
sum(1 for _ in filter(lambda x:x>5, j))

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/10543303/number-of-values-in-a-list-greater-than-a-certain-number