efficienty計算列表中的元素

Question

我有一個列表：

color_list = [ ['black', 'maroon', 'maroon', 'maroon', 'maroon'] 
['purple', 'black', 'maroon', 'maroon', 'maroon'] 
['maroon', 'purple', 'maroon', 'teal', 'teal'] 
['maroon', 'maroon', 'purple', 'maroon', 'maroon'] 
['teal', 'olive', 'teal', 'maroon', 'maroon'] 
    .... 
] 

現在，我要算如下：

多少次栗色和黑色多少次發生一起

紫色和黑色一起發生

栗色和紫色一起發生了多少次。

等等。 color_list中的顏色來自預定義的顏色。 即假設我有一個顏色列表['紅'，'綠'，'深青色....] ，我想基本上找到計數的紅色和綠色一起出現在「n」次的color_list一起..紅色和藍綠色一起出現「m」倍.. 等等..

然後..下一步是找到多少次紅色，綠色和藍色..（一次取3個）...

什麼是在Python中實現這個最好的方法？

Answer 1

您可以使用集合。計數器：

color_list = [           
['black', 'maroon', 'maroon', 'maroon', 'maroon'] , 
['purple', 'black', 'maroon', 'maroon', 'maroon'] , 
['maroon', 'purple', 'maroon', 'teal', 'teal']  , 
['maroon', 'maroon', 'purple', 'maroon', 'maroon'] , 
['teal', 'olive', 'teal', 'maroon', 'maroon']   
]              

from collections import Counter 

cnt = [Counter(x) for x in color_list] 

for x, y in [('black', 'maroon'), ('teal', 'olive')]: 
    print x, y, sum(min(c[x], c[y]) for c in cnt) 

Answer 2

。假定你把任何出現的次數在一個子表是指一個「合」：

color_sets = [set(sublist) for sublist in color_list] 
looking_for = {"maroon", "black"} 
sum(looking_for <= sublist for sublist in sublist) 

這是通過使您的名單成組，那麼如果looking_for檢查是集合的子集，總結結果（如True計爲1作爲整數）。

編輯：

剛剛看到您的評論說你希望出現的次數無關緊要。如果是這樣的話，那麼我有簡單的適應是：

sum(min(sublist.count(item) for item in looking_for) for sublist in color_list) 

然而，隨着list.count()使用了這麼多，這不會成爲大looking_for的甚efficent。

Answer 3

您的問題與Association Rule Mining非常相似。你應該看看：http://orange.biolab.si/doc/ofb/assoc.htm。

Answer 4

這聽起來像是你真的只是在尋找可以從任何給定列表製作的每種顏色對組合。我可能會離開，但如果這是你的目標，那是一個簡單的問題。您只需要獲取集合中的唯一項目並累計列表的長度 - 1.這是尋找訂單不重要的配對的標準解決方案。如果你從最左邊的元素開始，比如列表4，索引爲0.它的右邊有3個項目可以與它配對。移至索引1，我們已經對索引0進行了計數，因此右邊有2個項目可與之配對，依此類推。最簡單的方法在Python做，這是剛剛

sum(xrange(0, len(set(colors))-1)) 

如果你有需要你隨心所欲列表中找到對特定的顏色，這是同樣簡單：

sum(xrange(0, len(set(colors) & set(chosen_colors))-1)) 

附： set ins k踢屁股