Python多维数组-计算非零条目的最有效方法

嗨，在一个周六有趣的夜晚

我正在使用python，我非常喜欢它

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（ans:3）？另外，如果可能的话，我想对循环使用而不使用——最简洁的方式，在概念上说

[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，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

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

从我所看到的小python来看，我的直觉是有一种非常干净的语法（和有效的）方法来实现这一点

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有人有想法吗？

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)

或者在一个构造中完成所有操作：

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

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虽然可能不简洁，但我选择如何解决这一问题，它适用于任何维度：

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

不能确定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

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如果您使用的是Python中的多维数组，那么下面的内容与@Marcelo的答案类似，但有点简洁：

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

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我会稍微改变Marcelo对以下问题的回答：

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

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

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上面的sum（）欺骗了我一秒钟，因为我以为他得到的是总值而不是计数，直到我看到1在开始处徘徊。我宁愿使用len（）来明确说明问题。

如果使用numpy，并且您的3D数组是一个numpy数组，那么这一行程序将实现以下功能：

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

例如：

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

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使用链减少阵列查找：

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

我还没有做任何性能检查。但它不使用任何重要的内存。

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请注意，它使用的是生成器表达式，而不是列表。添加[列表理解]语法将创建一个要求和的数组，而不是一次输入一个数字求和。

+1用于控制语法@原始海报：至于效率，你的代码是你能得到的最有效的。它具有任务所需的最小空间和时间复杂性（如果您使用的是Python<3.0，请使用

xrange

而不是

range

），而且，我个人觉得您的代码虽然更长、更少pythonnesque，但比任何语法技巧都清晰得多是

和（bool（i）表示x中的i）

。。但是它对于使用其他谓词（如

i>0

@Santiago）计数更有用。您应该对这两个选项计时。这可能会冒烟OP的代码。@THC4k:它会起作用，但效率不高（特别是对于稀疏矩阵），因为它必须为每个元素生成一个值。@Santiago:回到主题上来，列表理解是惯用的Python，我想从第一天起就应该教用户如何使用它们，因为它们会产生更干净的结果，而且通常是更高效的代码。我总是尽可能早地教人们这方面的东西，我发现，尽管他们必须经历短暂的心理调整，但在这个过程中，他们总是成为更好的程序员，用更少的努力生成更好的代码。这需要O（N）空间，这对于大型数组来说并不理想，而且它的Python语法无效。我想你的意思是

x！=0

。使用

sum

计算元素非常惯用。您应该习惯它，这样您就不必像在这里一样构建列表来扔掉它们。另外，我想你的意思是

x不是0

，它应该是

x！=0

这本身应该是

x

两个公平点，谢谢你的提醒。改变了条件，但留下了透镜，以便其他人可以看到什么不可以做。列表理解是否正确？我可能忘了那一点。你真的不应该给总和加阴影。它是一个内置的。如果你有numpy，你可以只写

np.sum（a）

（假设传统的

导入numpy为np

）。