İç sayfadaki ilk öğeler mümkün olduğunca verimli

Question

Sıfır değerleri depolamak için python A[row,col,value]'da koordineli bir depolama listemiz var.

Tüm satır dizinlerinin listesini nasıl alabilirim? Bu A[0:][0], print A[0:] tüm listeyi yazdırmayı bekledim ancak print A[0:][0] yalnızca A[0] yazdırır.

sormak nedeni, n satır sayısı olduğu range(0,n) yineleme her satır yani içindeki sıfır olmayan değerlerin sayısını etkili bir şekilde hesaplanması içindir. Bu ucuz for i in range(0,n): for j in A: ... geçerli yolumdan daha fazla olmalıdır.

şey gibi:

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 

Üzeri:

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 

DÜZENLEME: numarayı döndürmek için (aşağıdaki ile geldi

Junuxx yanıtını, this question ve this post kullanma için daha hızlı olan tek satırlı satırların Benim şu anki sorunum, A orijinal denememden daha büyük. Ancak hala satır ve sütun sayısı ile büyür. A üzerinden yinelemek zorunda olmasa da sadece n'a kadar mı acaba?

# 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

Bu yapmalıyım:

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

O A her elemanın ilk (alt) elemanını alan bir liste anlama var.

Answer 2

verimlilik ve genişletilmiş dilimler için, numpy kullanabilirsiniz - iyi bir fikir gibi görünüyor senin örneğin verilen hangi:

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)