python数组false个数

在Python中，要统计数组中False的个数，可以使用列表推导式和len()函数。
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在Python中，处理数组（通常使用列表实现）是日常编程的一个重要部分，有时，我们可能需要知道数组中有多少个元素为False。False在这里是一个布尔值，但通常我们也将其用于检查类似0、空字符串""、None等“Falsy”值。

数组和Falsy值

在Python中，一些值在布尔上下文中被视为False，这包括：

None

False

0（所有数值类型的零，如0.0、0j）

''（空字符串）

[]（空列表）

{}（空字典）

()（空元组）

set()（空集合）

计算数组中False的个数

要计算数组中False的个数，我们可以使用Python内置的高阶函数sum()结合列表推导式来完成。

方法一：使用列表推导和sum()

def count_false(arr):
    return sum(1 for item in arr if not item)

这里，sum()函数会计算生成器表达式中1的总和，而生成器表达式会迭代数组中的每个元素，并在元素为False时产生1。

方法二：使用filter()和len()

另一个方法是使用filter()函数来过滤数组，然后使用len()来计算结果数组的长度。

def count_false(arr):
    return len(list(filter(lambda x: not x, arr)))

filter()函数返回一个迭代器，其中包含使过滤函数（本例中为lambda x: not x）为真的所有元素，然后我们将其转换为列表并使用len()来计数。

性能比较

两种方法都可以有效地计算出数组中False的个数，但在大数组上，第一种方法通常会更快一些，这是因为sum()直接累加，不需要额外的内存分配，而filter()加len()需要创建一个新的列表。

优化建议

如果性能是关键考虑因素，并且正在处理非常大的数据集，可以考虑使用NumPy库，它提供了针对大型数组的高效操作。

import numpy as np
def count_false(arr):
    return np.sum(np.array(arr) == False)

NumPy数组的操作是在C语言级别执行的，因此速度非常快。