計算具有特定字段值的對象的出現次數

Question

我正在實施 K-means 算法，我需要計算分配給質心的點數。
在Point類中，我有一個名為centroid的字段。
我可以以某種方式使用 Python 的計數來計算分配給當前質心的Point對象的數量嗎？

我的代碼：

def updateCentroids(centroids, pixelList):

    k = len(centroids)
    centoidsCount = [0]*k #couts how many pixels classified for each cent.
    centroidsSum = np.zeros([k, 3])#sum value of centroids
    for pixel in pixelList:
        index = 0
        #find whitch centroid equals
        for centroid in centroids:
            if np.array_equal(pixel.classification, centroid):
                centoidsCount[index] += 1
                centroidsSum[index] += pixel.point
                break
            index += 1
    index = 0
    for centroid in centroidsSum:
        centroids[index] = centroid/centoidsCount[index]
        index += 1

Answer 1

如果我理解正確，您想按照以下方式做一些事情：

from dataclasses import dataclass

# the type doesn't matter, this is just an example
@dataclass
class A:
  value: int

lst = [A(1), A(2), A(3), A(4), A(5), A(6)]

# you can check for any condition here
no_evens = sum(item.value % 2 == 0 for item in lst)

print(f"there are {no_evens} even numbers in the list")

這個問題在這里已經有了答案。 但我想補充一點：

您正在查詢列表中的兩件事：

1. 有多少對象匹配，以及
2. 它們的值的總和（代碼中的pixel.point ）。

這將需要兩次迭代而不是一次 - 只需使用一個 for 循環。