Se si vuole ridurre la quantità di memoria, è possibile evitare di generare una lista temporanea utilizzando un generatore:
sum(x > 0 for x in frequencies)
Questo funziona perché bool
è una sottoclasse di int
:
>>> isinstance(True,int)
True
e il valore True
s' è 1:
>>> True==1
True
Tuttavia, come sottolinea Joe Golton nei commenti, questa soluzione non è molto veloce. Se hai abbastanza memoria per usare un elenco temporaneo intermedio, allora sth's solution potrebbe essere più veloce. Ecco alcuni tempi a confronto diverse soluzioni:
>>> frequencies = [random.randint(0,2) for i in range(10**5)]
>>> %timeit len([x for x in frequencies if x > 0]) # sth
100 loops, best of 3: 3.93 ms per loop
>>> %timeit sum([1 for x in frequencies if x > 0])
100 loops, best of 3: 4.45 ms per loop
>>> %timeit sum(1 for x in frequencies if x > 0)
100 loops, best of 3: 6.17 ms per loop
>>> %timeit sum(x > 0 for x in frequencies)
100 loops, best of 3: 8.57 ms per loop
Attenzione che i risultati timeit possono variare a seconda versione di Python, OS, o hardware.
Naturalmente, se si sta facendo matematica su una lunga lista di numeri, probabilmente si dovrebbe utilizzare NumPy:
>>> frequencies = np.random.randint(3, size=10**5)
>>> %timeit (frequencies > 0).sum()
1000 loops, best of 3: 669 us per loop
L'array NumPy richiede meno memoria rispetto alla lista Python equivalente, e il calcolo può essere eseguito molto più velocemente di qualsiasi soluzione Python pura.
conteggio elementi non nulli non è la stessa di elementi di conteggio> 0. Il titolo dovrebbe essere modificato di conseguenza – joaquin
Ho aggiornato il titolo della domanda in modo che rifletta il suo contenuto. Spero che stia bene con te. – EOL