比较两个1和0的大型列表并返回差异计数/百分比的最快方法是什么？

Question

我需要一种方法来快速返回两个大列表之间的差异数量.每个列表项的内容为1或0(单个整数),每个列表中的项数总是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)

上面的工作,但它对我的目的来说太慢了.我想知道的是,是否有更快的方法来获得列表之间的差异数量,或者不同的项目百分比？

我在这个网站上看了几个类似的线程,但它们似乎与我想要的工作略有不同,而set()示例似乎并不适用于我的目的.:P

Answer 1

如果使用NumPy数组而不是列表,则可以获得至少另外10倍的加速.

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