在 Python 中使用 filter 和 reduce 计算出现次数答案

【问题标题】：Counting occurrences using filter and reduce in Python在 Python 中使用 filter 和 reduce 计算出现次数
【发布时间】：2013-01-22 09:32:34
【问题描述】：

c=["pink", "purple", "black", "yellow", "purple", "indego", "white", "peach"]
import random
import collections
def apply(T):
    i = random.randint(0, 7)
    return c[i]
for x in range(1, 50):
    for ch in map(apply, c):
        print(ch)

我试图弄清楚如何仅使用 filter 和 reduce 函数来计算每个数字的出现次数。

谁能指出我正确的方向？

编辑：为了澄清，我想计算生成某种类型的随机数的次数，而不是列表中的那个！

【问题讨论】：

你能给我们预期的输出吗？
使用collections.Counter。你会用螺丝刀打钉子吗？
不幸的是，我需要使用 Filter 和 Reduce，这就是我苦苦挣扎的原因。预期的输出将是每种颜色的计数，声明它出现了多少次。
我很困惑。你在这里数什么？它只是列表c吗？ apply这个函数和random的导入有什么关系...
@wim -- 可能是因为某个地方的某个教授正试图教他们函数式编程......

标签： python filter reduce

【解决方案1】：

首先，您的apply 函数会忽略它的参数，这对于您提供给map 的东西来说绝不是一个好兆头。我假设您正在尝试生成一个名为colors 的随机颜色列表，然后计算它；您同样可以用生成器替换它。

Filter、reduce 等是函数式编程概念，通常通过 Python 中的列表推导或生成器更好地处理。这是我的做法：

c = ["pink", "purple", "black", "yellow", "purple", "indego", "white", "peach"]

import random
colors = [c[random.randrange(len(c))] for _ in range(50)]

# now, to count

# (a) the way you'd actually do it in practice:
from collections import Counter
counts = Counter(colors)

# (b) the way you'd actually do it without the collections module
counts = {}
for x in colors:
    if x not in counts:
        counts[x] = 0
    counts[x] += 1

# (c) doing it with reduce...technically.
def add_to_counter(counter, el):
    counter[el] += 1  # can't actually do this in a lambda...
counts = reduce(add_to_counter, colors, Counter())

您也可以执行与 (c) 类似的操作，但不只是使用 Counter 类，方法是维护一个元素列表及其计数，并在 reduce 函数中添加它们，但这只是效率较低且更麻烦的版本同样的事情。

既然你说你有使用过滤器和减少，我假设这是一个家庭作业。这很愚蠢，因为这些绝对是解决这个问题的错误工具。但是这里有一种非常低效且难以理解的方法来使用过滤器和减少（以及映射）来解决这个问题，这可能就像您的讲师正在寻找的那样：

from functools import partial
import operator
counts = {}
for x in c:
    counts[x] = reduce(operator.add,
                       map(lambda _: 1, filter(partial(operator.eq, x), colors)),
                       0)

这太可怕了，因为：

需要花费大量精力才能弄清楚发生了什么，而不是上面 (a) 和 (b) 的显而易见性。
您应该始终在 Python 中使用 sum 而不是 reduce(operator.add, ...)。
所以，counts[x] = sum(1 for el in colors if el == x) 是相同的（糟糕的）算法，但可读性提高了一百万倍，启动时间也短得多。
即便如此，reduce/sum 和 map 也可以只替换为对 len(filter(...)) 的调用（假设 Python 2；在三个中，filter 返回一个迭代器，所以你必须做len(list(filter(...)))，很浪费）。
它会为每种颜色传递一次完整的colors 列表，而不仅仅是一次。这使得在您不知道可能结果的完整列表的情况下无法使用，并且在所有情况下效率都大大降低。

有人可以声称的唯一可能的“优势”是它对任何未出现的颜色都包含 0 计数。当然，这对于任何其他解决方案也是微不足道的。

【讨论】：

@wim 我不是，因为没有必要这样做。但我的编辑现在使用它。
我正在使用 Python 3.3.0，但出于好奇，我将如何使用 len 方法？
在 Python 2 中，filter 返回一个列表，您可以通过 len 来查看有多少元素。在 3 中，它返回一个没有直接长度的迭代器； sum(1 for x in the_iterator)，基本上就是我们在这里所做的，或多或少完成了相同的事情。
count = {color: len(filter(lambda x: x == color, c)) for color in set(c)} print count 所以在上述代码的情况下，我将如何得到3.3.0 的输出？
该代码或我的答案中的任何代码都会创建一个字典，其中键为颜色名称并输出计数。要将其打印出来，只需执行print(counts) 或类似for color, count in counts.iteritems(): print("{}: {}".format(color, count)) 的操作。

【解决方案2】：

@杜格尔

下面可以很好地使用 reduce 和 lambda 来计算列表：

    c = ["pink", "purple", "black", "yellow", "purple", "indego", "white", "peach", "test"]
    print reduce(lambda x, y: x + 1, c, 0)

注意 reduce() 的最后一个参数是 0。

【讨论】：

【解决方案3】：

我认为这将是最简单的解决方案。它不使用过滤器左右，但它似乎很聪明的解决方案

counts = [(colors.count(x), x) for x in set(colors)]

您还可以制作字典，而不是元组列表...取决于您使用的 python 解释器版本。

【讨论】：

这确实 #colors + 1 传递了列表，就像我的答案末尾带有 reduce/filter 的版本一样。使用 Counter/dict 至少同样易于理解，并且在运行时方面具有显着优势。
它需要的代码少了 2 到 3 倍...而且我猜这种方式更优雅...有点 Python 的方式
我强烈反对说“pythonic 方式”是具有相同数量的代码的方式，这种方式不容易理解并且速度慢很多。此外，您的方式仅适用于列表输入，其中 Counter 或使用字典手动执行它适用于迭代器。您对set(colors) 的调用已经完成所有工作，除了加 1！