Python 计算部分列表出现次数的最快方法

从开始位置到停止位置，计算图元出现次数的最快方法是什么

 list = [a,b,c,c,d,c....] can be very long
 count(list,c, from = 2, till = 4) = 2.

我们可以做

 counter = 0
 for i in range(startpos, endpos):
        if symbol == list[i]:
            counter+= 1

或者我们可以这样做

list[startpos:endpos].count(symbol)

但是，这看起来仍然比第一个选项慢，并且将复制列表的很大一部分

由于字符串有这样一个count函数，我们可以将列表连接到一个字符串，然后使用内置的count函数，但是由于列表很大，转换为字符串似乎不是一种更快的方法

有没有更快捷的python方法来实现这一点？

试试这个：

from collections import Counter
print(Counter(my_list[start:end]))

如果愿意，您可以将

计数器

对象转换为dict：

occurrences = dict(Counter(my_list[start:end]))

试试这个：

from collections import Counter
print(Counter(my_list[start:end]))

如果愿意，您可以将

计数器

对象转换为dict：

occurrences = dict(Counter(my_list[start:end]))

---

您可以使用生成器和范围来检查枚举索引是否在您的范围内：

a = 2
pos = range(5,15)
d = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,]
total = sum(elem == a for idx,elem in enumerate(d) if idx in pos)

print(total)

这不会复制列表，但会迭代完整的原始列表。检查

idx

是否在

范围内是快速的

展开循环将有助于休息-如果快速性非常关键，你应该计时你的方法：

maxpos = max(pos)
minpos = min(pos)
for idx,elem in enumerate(d):
    if idx < minpos:
        continue
    elif idx > pos:
        break

    # check elem and counts something up
        continue

maxpos=max（pos）
最小位置=最小（位置）
对于idx，枚举（d）中的元素：
如果idxpos：
打破
#查一查元素，数一数
持续

如果您只测试列表中的一小部分，这可能会更快，也可能不会更快。如果您测试列表中的最后一个元素，这不会有多大作用，但是如果您的列表很大，并且您的目标区域是“最前面”的，则中断可能会为您节省一些周期
您可以使用生成器和范围来检查枚举索引是否在您的范围内：

a = 2
pos = range(5,15)
d = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,]
total = sum(elem == a for idx,elem in enumerate(d) if idx in pos)

print(total)

这不会复制列表，但会迭代完整的原始列表。检查
idx
是否在
范围内是快速的

展开循环将有助于休息-如果快速性非常关键，你应该计时你的方法：

maxpos = max(pos)
minpos = min(pos)
for idx,elem in enumerate(d):
    if idx < minpos:
        continue
    elif idx > pos:
        break

    # check elem and counts something up
        continue

maxpos=max（pos）
最小位置=最小（位置）
对于idx，枚举（d）中的元素：
如果idxpos：
打破
#查一查元素，数一数
持续

如果您只测试列表中的一小部分，这可能会更快，也可能不会更快。如果您测试列表中的最后一个元素，这不会有多大作用，但是如果您的列表很大，并且您的目标区域是“最前面”的话，如果您想要一个纯Python解决方案，中断可能会为您节省一些周期，将第一个选项转换为
sum
函数中的生成器表达式可能是非常大的列表的最有效解决方案：

sum(1 for i in range(startpos, endpos) if list[i] == symbol)

其他选项，如从列表的开头进行迭代（这会浪费大量时间在所需范围之外进行迭代）或切片（这涉及到创建副本），在列表非常大的情况下，效率几乎不会那么高

但是，如果您不介意使用
numpy
，您可以创建
numpy
数组而不是列表，这样您就可以在不复制项目的情况下对其进行切片（
numpy
在切片时创建数组视图），然后使用
sum
方法计算切片中等于所需值的项目数：

import numpy as np

... # create your very large numpy array as lst

print(np.sum(lst[startpos:endpos] == symbol))

如果您想要纯Python解决方案，将第一个选项转换为
sum
函数中的生成器表达式可能是非常大的列表的最有效的解决方案：

sum(1 for i in range(startpos, endpos) if list[i] == symbol)

其他选项，如从列表的开头进行迭代（这会浪费大量时间在所需范围之外进行迭代）或切片（这涉及到创建副本），在列表非常大的情况下，效率几乎不会那么高

但是，如果您不介意使用
numpy
，您可以创建
numpy
数组而不是列表，这样您就可以在不复制项目的情况下对其进行切片（
numpy
在切片时创建数组视图），然后使用
sum
方法计算切片中等于所需值的项目数：

import numpy as np

... # create your very large numpy array as lst

print(np.sum(lst[startpos:endpos] == symbol))

lst[start:end].count（elem）
比
enumerate
版本更好更快（几乎是10倍，但我想这取决于范围），但您的替代方案与
list[start:end].count一样，没有额外的空间。“更好更快”取决于您提供的数据。如果在5.2个数据点的子列表中有50亿个数据点，那么复制这50亿个数据点并随后计数可能比迭代它们的成本更高-这就是为什么我提到了
timeit
-ing它。为了便于阅读和良好的C++实现，复制.CONTUTE（）变量可能是我要进行的99/100次。问题的前提是一个很长的列表，因此，如果所需的范围接近列表的末尾，那么从列表的开头进行迭代可能会非常低效，因为循环会浪费在范围之外的迭代中。完全同意。当数据非常大的时候。我会使用您提到的第二种方法，或者首先使用NumPy数组来处理如此大的数据。@blh您使用生成器和的方式更好：）
lst[start:end]。count（elem）
比
enumerate
version更好更快（几乎是10倍，但我想这取决于范围）但是，您的替代方案与
列表[start:end].count相同，没有额外的空间。“更好更快”取决于您提供的数据。如果在5.2个数据点的子列表中有50亿个数据点，那么复制这50亿个数据点并随后计数可能比迭代它们的成本更高-这就是为什么我提到了
timeit
-ing它。为了便于阅读和良好的C++实现，复制.CONTUTE（）变量可能是我要进行的99/100次。问题的前提是一个很长的列表，因此，如果所需的范围接近列表的末尾，那么从列表的开头进行迭代可能会非常低效，因为循环会浪费在范围之外的迭代中。完全同意。当数据非常大的时候。我会的