我需要一种方法来快速返回两个大列表之间的差异数。每个列表项的内容为 1 或 0(单个整数),每个列表中的项数始终为 307200。
这是我当前代码的示例:
list1 = <list1> # should be a list of integers containing 1's or 0's
list2 = <list2> # same rule as above, in a slightly different order
diffCount = 0
for index, item in enumerate(list1):
if item != list2[index]:
diffCount += 1
percent = float(diffCount) / float(307200)
上面的方法有效,但对我来说太慢了。我想知道的是,是否有更快的方法来获取列表之间的差异数量,或者不同项目的百分比?
我已经查看了该站点上的一些类似主题,但它们的工作方式似乎都与我想要的略有不同,而且 set() 示例似乎不适合我的目的。 :P
最佳答案
如果使用 NumPy,您至少可以获得 10 倍的加速数组而不是列表。
import random
import time
import numpy as np
list1 = [random.choice((0,1)) for x in xrange(307200)]
list2 = [random.choice((0,1)) for x in xrange(307200)]
a1 = np.array(list1)
a2 = np.array(list2)
def foo1():
start = time.clock()
counter = 0
for i in xrange(307200):
if list1[i] != list2[i]:
counter += 1
print "%d, %f" % (counter, time.clock()-start)
def foo2():
start = time.clock()
ct = np.sum(a1!=a2)
print "%d, %f" % (ct, time.clock()-start)
foo1() #153490, 0.096215
foo2() #153490, 0.010224
关于python - 比较两个 1's & 0' s 的大列表并返回差异计数/百分比的最快方法是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5534500/