计算具有特定字段值的对象的出现次数

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我正在实现K-means算法,我需要计算分配给质心的点数。 在班级Point,我有一个名为centroid的字段。 我可以用某种方式使用Python的计数来计算分配给当前质心的Point对象的数量吗?

我的代码:

def updateCentroids(centroids, pixelList):

    k = len(centroids)
    centoidsCount = [0]*k #couts how many pixels classified for each cent.
    centroidsSum = np.zeros([k, 3])#sum value of centroids
    for pixel in pixelList:
        index = 0
        #find whitch centroid equals
        for centroid in centroids:
            if np.array_equal(pixel.classification, centroid):
                centoidsCount[index] += 1
                centroidsSum[index] += pixel.point
                break
            index += 1
    index = 0
    for centroid in centroidsSum:
        centroids[index] = centroid/centoidsCount[index]
        index += 1
python python-3.x
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如果我理解正确你想要做以下事情:

from dataclasses import dataclass

# the type doesn't matter, this is just an example
@dataclass
class A:
  value: int

lst = [A(1), A(2), A(3), A(4), A(5), A(6)]

# you can check for any condition here
no_evens = sum(item.value % 2 == 0 for item in lst)

print(f"there are {no_evens} even numbers in the list")

here已经回答了这个问题。但我想补充一点:

您正在查询列表中的两件事:

  1. 有多少个对象匹配,和
  2. 它们的值之和(代码中的pixel.point)。

这将需要两次迭代而不是一次 - 只需使用一个for循环。

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