获取与 itertools.groupby 中的值匹配的键数

Question

我有二进制值列表，我正在尝试获取每个列表中连续 1 的组数。

下面是几个例子：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] -> 0
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] -> 1
[0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0] -> 1
[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0] -> 2

我使用 itertools.groupby() 将列表分成组，这让我得到了一个带有键和组的迭代器，但我不太清楚如何具体获取 1 组的数量。

显然，我可以遍历键并使用 if 语句进行计数，但我确信有更好的方法。

Answer 1

在写问题时，我找到了以下解决方案（回想起来很明显）。

run_count = sum(k == 1 for k, g in itertools.groupby(labels_sample))

我不确定它是否是最好的，但它确实有效。

Answer 2

在这种特定情况下，使用键0和1 ，您可以省略k == 1检查并在总和中包含零。

sum(k for k, _ in groupby([0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0])) -> 2

Answer 3

不是groupby ，而是可能回答“更好的方法”，这似乎更快：

def count_groups_of_ones(lst):
    it = iter(lst)
    count = 0
    while 1 in it:
        count += 1
        0 in it
    return count

四个小列表的基准测试结果：

  3.72 ms  with_groupby
  1.76 ms  with_in_iterator

使用更长的列表（您的列表乘以 1000）：

984.32 ms  with_groupby
669.11 ms  with_in_iterator

基准代码（ 在线试用！ ）：

def with_groupby(lst):
    return sum(k for k, _ in groupby(lst))

def with_in_iterator(lst):
    it = iter(lst)
    count = 0
    while 1 in it:
        count += 1
        0 in it
    return count

from timeit import repeat
from itertools import groupby
from collections import deque
from operator import itemgetter, countOf

funcs = [
    with_groupby,
    with_in_iterator,
]

def benchmark(lists, number):
    print('lengths:', *map(len, lists))
    for _ in range(3):
        for func in funcs:
            t = min(repeat(lambda: deque(map(func, lists), 0), number=number)) / number
            print('%6.2f ms ' % (t * 1e6), func.__name__)
        print()    

lists = [
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0],
]

for func in funcs:
    print(*map(func, lists))
benchmark(lists, 10000)
benchmark([lst * 1000 for lst in lists], 40)

Answer 4

另一个更通用的选项：

def count_groups(lst, value):
    start = object()
    return sum((a is start or a != value) and b == value for a, b in zip([start] + lst, lst))

count_groups([0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0], 1) # 2

如果针对长列表的速度进行优化，请尝试调整使用numpy的答案：

def count_groups(lst, value):
    return np.diff(np.array(lst) == value, prepend=False, append=False).sum() // 2