Python：计算列表中元素对的频率

实际上，我有一个关于“会议”的数据集。例如，A，B，C有一个会议，那么列表将是[A，B，C]。像这样，每个列表将包含参与会议的成员列表。因此：Python：计算列表中元素对的频率

LINE1 =（A，B，C）

LINE2 =（A，C，d，E）

line3中=（d，F，G）

我只想计算一下每个成员之间相遇的次数。例如，成员A从line1和line2两次遇见C，而成员B从line1遇到C一次。所以，我想提出这样一个图表..

A B C D E F G... 

A . 1 2 1 ... 

B 1 . 1 0 

C

...

我认为这将是很容易在第一，但我很困惑。请提前帮助我，谢谢你。

来源

2012-06-01 user976856

学习如何乘以矩阵的时间... –

这是一个非常简单的二维数组或字典的数据结构问题。如果你有很多人，阵列效率会更高，但我会假设你没有。

times_met = defaultdict(int) 
for line in lines: 
    for pair in itertools.combinations(line, 2) 
     times_met[pair] += 1 

# How many times person a meets person b is described by the following (s.t. a < b) 
print times_met[(a, b)]

请注意，如果您有大量会议并且可能存在更高效的算法，那么这非常低效。

来源

2012-06-01 05:01:23 phsource

我认为元组的字典 - > int会更有意义 - 所以'people_met [（person1，person2）]'是它们之间的会议。然后它不需要是'defaultdict' - 只需从'itertools.combinations'初始化它。 – lvc

@lvc'defaultdict（int）'语义上更有意义。如果有新用户加入数据集，可以询问他曾与其他人会面多少次，并且得到正确的答案 - 0 - 而不是“KeyError”。用零初始化也是非Pythonic。你从来不需要'defaultdict'，但它可以让你编写更好的代码。 – agf

编辑是好的，但对于大型数据集来说，这仍然是低效的，因为您生成的是自己的直线的笛卡尔乘积，而不仅仅是组合。请记住，Python是包含电池 - 已经有一种方法可以做到这一点。 – agf

它看起来像你应该能够解决这个矩阵加法。如果你知道总人数（问题中的G），那么你的答案将是一个GxG矩阵。创建与从第1行的一个组合矩阵GXG，然后添加与从第2行的一个组合矩阵GXG等

来源

2012-06-01 05:08:01

与其手动求和的频率，使用与collections.counter沿itertools：

from collections import Counter 
from itertools import chain, combinations 

meets = Counter(chain.from_iterable(combinations(line, 2) for line in lines))

哪里lines是可迭代的名称迭代。

来源

2012-06-01 05:16:01 agf

使用Python库的+1。一切都在那里。 >：P –

+1对于一个非常明显的自我表现的解决方案我踢自己不知道它，直到你的答案。当另一个答案使用'defaultdict（int）'并且'd [item] + = 1'时，这就是'Counter'的尖叫声。更何况这个问题是“我想数......”。 – lvc

请注意，这只有在每个列表中的元素的顺序相同时才有效，例如， 'Counter（chain.from_iterable（[[1,2]，[2,1]]））中x的组合（x，2）产生Counter（{（1,2）：1，（2，1）：1}）'。如果要计算每个配对而不管顺序如何，首先将每个列表转换为一个集合：Counter [（[1,2]）中的x的计数器（chain.from_iterable（combination（x，2）），set（[ 1]）]）''产生'Counter（{（1，2）：2}）'。 – Katrina

Python：计算列表中元素对的频率

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