獲取與 itertools.groupby 中的值匹配的鍵數

Question

我有二進制值列表，我正在嘗試獲取每個列表中連續 1 的組數。

下面是幾個例子：

[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() 將列表分成組，這讓我得到了一個帶有鍵和組的迭代器，但我不太清楚如何具體獲取 1 組的數量。

顯然，我可以遍歷鍵並使用 if 語句進行計數，但我確信有更好的方法。

Answer 1

在寫問題時，我找到了以下解決方案（回想起來很明顯）。

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

我不確定它是否是最好的，但它確實有效。

Answer 2

在這種特定情況下，使用鍵0和1 ，您可以省略k == 1檢查並在總和中包含零。

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”，這似乎更快：

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

四個小列表的基准測試結果：

  3.72 ms  with_groupby
  1.76 ms  with_in_iterator

使用更長的列表（您的列表乘以 1000）：

984.32 ms  with_groupby
669.11 ms  with_in_iterator

基准代碼（ 在線試用！ ）：

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

另一個更通用的選項：

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

如果針對長列表的速度進行優化，請嘗試調整使用numpy的答案：

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