どうも、ちょげ(@chogetarou)です。
配列(Array)で条件を満たす要素の個数を検索する方法を紹介します。
方法
リスト(List)
リスト(List)で条件を満たす要素の個数を検索する方法は、２つあります。
sum() + 内包表記
１つは、sum()と内包表記を使う方法です。
まず、sum()を呼び出し、sum()の引数に[]を指定します。
そして、[]内でリスト(List)をforループします。
ループ処理に、検索で使う条件式を指定します。
result = sum([条件式 for i in list])上記のsum()は、ループ処理に指定した条件式でリストを検索し、条件式でTrueを返す要素の個数を返します。
使用例
numbers = [1, 2, 3, 1, 4, 1, 6]
result1 = sum([i < 3 for i in numbers])
result2 = sum([i % 2 == 0 for i in numbers])
print(result1) #4
print(result2) #3sum() + map()
もう１つは、sum()とmap()を使う方法です。
まず、sum()を呼び出します。
そして、sum()の引数でmap()を呼び出します。
map()の第１引数に条件式を返すラムダ式、第２引数にリスト(List)を指定します。
result = sum(map(lambda x: 条件式, list))上記のsum()は、ラムダ式で返した条件式でリストを検索し、条件式でTrueを返す要素の個数を返します。
使用例
numbers = [1, 2, 3, 1, 4, 1, 6]
result1 = sum(map(lambda x: x > 2, numbers))
result2 = sum(map(lambda x: x % 2 != 0, numbers))
print(result1) #3
print(result2) #4Array.array
Array.arrayで条件を満たす要素の個数を検索する方法は、２つあります。
sum() + 内包表記
１つは、sum()と内包表記を使う方法です。
まず、sum()を呼び出し、sum()の引数に[]を指定します。
そして、[]内でArray.arrayをforループします。
ループ処理に、検索で使う条件式を指定します。
result = sum([条件式 for i in array])上記のsum()は、ループ処理に指定した条件式でarray.arrayを検索し、条件式でTrueを返す要素の個数を返します。
使用例
import array
numbers = array.array('i', [1, 2, 2, 3, 4, 1, 6])
result1 = sum([i < 3 for i in numbers])
result2 = sum([i % 2 != 0 for i in numbers])
print(result1) #4
print(result2) #3sum() + map()
もう１つは、sum()とmap()を使う方法です。
まず、sum()を呼び出します。
そして、sum()の引数でmap()を呼び出します。
map()の第１引数に条件式を返すラムダ式、第２引数にArray.arrayを指定します。
result = sum(map(lambda x: 条件式, array))上記のsum()は、ラムダ式で返した条件式でArray.arrayを検索し、条件式でTrueを返す要素の個数を返します。
使用例
import array
numbers = array.array('i', [1, 2, 2, 3, 4, 1, 6])
result1 = sum(map(lambda x: x == 1, numbers))
result2 = sum(map(lambda x: x % 2 != 0, numbers))
print(result1) #2
print(result2) #3Numpy配列
Numpy配列で条件を満たす要素の個数を検索する方法は、３つあります。
numpy.count_nonzero()
１つ目は、numpy.count_nonzero()を使う方法です。
まず、numpy.count_nonzero()を呼び出します。
そして、numpy.count_nonzero()の引数に条件式を指定します。（条件式ではNumpy配列自体を比較する）
#条件式ではNumpy配列自体を比較する
result = np.count_nonzero(条件式)上記のnumpy.count_nonzero()は、条件式で比較したNumpy配列を検索し、条件式でTrueとなる要素の個数を返します。
使用例
import numpy as np
nums = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],] )
result1 = np.count_nonzero(nums > 4)
result2 = np.count_nonzero(nums % 2 == 0)
print(result1) #5
print(result2) #4sum()メソッド
２つ目は、sum()メソッドを使う方法です。
まず、Numpy配列自体を比較対象にした条件式を記述します。
そして、条件式の結果からsum()メソッドを呼び出します。
#条件式ではNumpy配列自体を比較する
result = (条件式).sum()上記のsum()メソッドは、条件式で比較したNumpy配列を検索し、条件式でTrueとなる要素の個数を返します。
使用例
import numpy as np
nums = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],] )
result1 = (nums > 4).sum()
result2 = (nums % 2 == 0).sum()
print(result1) #5
print(result2) #4numpy.sum()
３つ目は、numpy.sum()を使う方法です。
まず、Numpy配列自体を比較対象にした条件式を記述します。
そして、条件式の結果からsum()メソッドを呼び出します。
#条件式ではNumpy配列自体を比較する
result = (条件式).sum()上記のsum()メソッドは、条件式で比較したNumpy配列を検索し、条件式でTrueとなる要素の個数を返します。
使用例
import numpy as np
nums = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],] )
result1 = (nums > 4).sum()
result2 = (nums % 2 == 0).sum()
print(result1) #5
print(result2) #4まとめ
リスト(List)とArray.arrayで条件を満たす要素の個数を検索する方法は、次の２つです。
- sum()と内包表記を使う方法
- sum()とmap()を使う方法
Numpy配列(Array)で条件を満たす要素の個数を検索する方法は、次の３つです。
- numpy.count_nonzero()を使う方法
- sum()メソッドを使う方法
- numpy.sum()を使う方法
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