小编bla*_*nge的帖子

我想根据值将列表映射到数字.

例如:

['aa', 'b', 'b', 'c', 'aa', 'b', 'a'] -> [0, 1, 1, 2, 0, 1, 3]

我试图通过使用numpy和映射字典来实现这一点.

def number(lst):
    x = np.array(lst)
    unique_names = list(np.unique(x))
    mapping = dict(zip(unique_names, range(len(unique_names)))) # Translating dict
    map_func = np.vectorize(lambda name: d[name])
    return map_func(x)

是否有更优雅/更快的方式来做到这一点？

更新:奖金问题 - 按照维护的顺序执行此操作.

我正在阅读计算机程序的结构和解释（SICP），并希望确保我的想法是正确的。

考虑使用递归定义的以下简单流：

(define (integers-starting-from n)
    (cons-stream n (integers-starting-from (+ n 1))))

(define ints (integers-starting-from 1))

(car (cdr-stream (cdr-stream (cdr-stream (cdr-stream ints)))))

如果我们采用 SICP 中的实现，无论何时cons-stream，我们都在有效地 consing 一个变量和一个 lambda 函数（用于延迟评估）。所以当我们cdr-stream沿着这个流时，嵌套的 lambda 函数被创建，并且一个框架链被存储用于 lambda 函数的评估。这些框架是必需的，因为 lambda 函数会计算表达式并在封闭框架中找到它们。因此，我认为为了评估流的第 n 个元素，您需要存储n 个额外的占用线性空间的帧。

这与其他语言中迭代器的行为不同。如果您需要沿着溪流走得更远，则会占用很多空间。当然，也可以只保留直接包围的框架，而扔掉所有其他的祖先框架。这是实际的方案实现吗？