計算兩個元組列表之間匹配的第二個元素的數量的更快方法？ -Python

Question

有沒有一種更快的方法來計算兩個元組列表之間匹配的第二個元素的數量？

我有這樣的元組，我基本上一次遍歷一個元組：

lstup1 = [('but', '00004722-r'), ('he', '000000NULL'), ('was', '02697725-v'), ('always', '00020280-r'), ('persuade', '00766418-v'), ('out', '02061487-a')]
lstup2 = [(u'But', u'000000NULL'), (u'he', u'000000NULL'), (u'was', u'000000NULL'), (u'always', u'00019339-r'), (u'persuade', u'00766418-v'), (u'out', u'00232862-r')]

for i,j in izip(lstup1,lstup2):
  if i[1] == j[1]:
    correct+=1
    if j[1][-4:] == "NULL"
      null+=1
  count+=1

print "Accuracy =", str(correct/count), "with", str(null), "NULL tags"

Answer 1

您可以使用numpy：

>>> import numpy as np
>>> lstup1 = [('but', '00004722-r'), ('he', '000000NULL'), ('was', '02697725-v'), ('always', '00020280-r'), ('persuade', '00766418-v'), ('out', '02061487-a')]
>>> lstup2 = [(u'But', u'000000NULL'), (u'he', u'000000NULL'), (u'was', u'000000NULL'), (u'always', u'00019339-r'), (u'persuade', u'00766418-v'), (u'out', u'00232862-r')]
>>> 
>>> npl1 = np.array(lstup1)
>>> npl2 = np.array(lstup2)
>>> npl1[:,1] == npl2[:,1]
array([False,  True, False, False,  True, False], dtype=bool)

如果您只想知道相等對的數量：

>>> np.sum(npl1[:,1] == npl2[:,1])
2

如果您想知道索引位置：

>>> np.where(npl1[:,1] == npl2[:,1])
(array([1, 4]),)

Answer 2

您可以在此處使用sets ：

In [5]: se1=set(x[1] for x in lstup1)

In [6]: se2=set(x[1] for x in lstup2)

In [7]: len(se1&se2)
Out[7]: 2

交集的時間復雜度： O(min(len(se1), len(se2))

創建集合的時間復雜度： O(L) ，其中L是列表的長度

或者，您的izip()版本izip()僅比較相同索引上的項目）可以簡化為：

sum(i[1]==j[1] for i,j in izip(lstup1,lstup2))