Как посчитать количество числовых элементов в списке

Расширенные примеры подсчёта чисел

Ниже приведены более сложные сценарии использования, включая работу с collections.Counter, проверку через модуль numbers, а также обработку больших данных.

Пример 1: Использование Counter для подсчёта всех чисел (включая повторения)

collections.Counter позволяет получить словарь частот для всех элементов, являющихся числами.

from collections import Counter

data = [1, 2, 2, 3, 1.5, 2, 'a', True, 3, 1.5]

# Фильтрация чисел (исключая bool)
numeric = [x for x in data if isinstance(x, (int, float)) and not isinstance(x, bool)]

counter = Counter(numeric)

print(counter)
# Вывод: Counter({2: 3, 1: 2, 3: 2, 1.5: 2})

Обратите внимание, что число 1 и 1.5 считаются отдельно, так как это разные типы. Если требуется считать их вместе, нужно привести к одному типу или использовать округление.

Пример 2: Подсчёт чисел с помощью модуля numbers

Абстрактный базовый класс numbers.Number охватывает все числовые типы, включая complex, decimal.Decimal, fractions.Fraction.

from numbers import Number

mixed_list = [1, 2.5, 3+4j, Decimal('10.5'), Fraction(3,4), 'text', True]

count_num = sum(1 for item in mixed_list if isinstance(item, Number) and not isinstance(item, bool))

print(count_num)  # Вывод: 5 (1, 2.5, 3+4j, Decimal('10.5'), Fraction(3,4))

Подходит для работы с разными числовыми представлениями, но требует импорта.

Пример 3: Подсчёт чисел с условием на диапазон и исключение inf/nan

Иногда нужно исключить бесконечность и не-числа (NaN).

import math

samples = [10, -5, float('inf'), float('nan'), 3.14, 0, 'abc']

def is_finite_number(x):
    return isinstance(x, (int, float)) and not isinstance(x, bool) and math.isfinite(x)

count_finite = sum(1 for x in samples if is_finite_number(x))

print(count_finite)  # Вывод: 4 (10, -5, 3.14, 0)

math.isfinite() возвращает False для inf, -inf и nan.

Пример 4: Производительность - сравнение методов на большом списке

import time

big_list = [i if i % 2 == 0 else 'str' for i in range(1000000)]
big_list.extend([True, False, 0.5] * 100000)

# Метод 1: sum + isinstancestart = time.perf_counter()
res1 = sum(1 for x in big_list if isinstance(x, (int, float)) and not isinstance(x, bool))
t1 = time.perf_counter() - start

# Метод 2: filter + lenstart = time.perf_counter()
res2 = len(list(filter(lambda x: isinstance(x, (int, float)) and not isinstance(x, bool), big_list)))
t2 = time.perf_counter() - start

# Метод 3: list comprehension + lenstart = time.perf_counter()
res3 = len([x for x in big_list if isinstance(x, (int, float)) and not isinstance(x, bool)])
t3 = time.perf_counter() - start

print(f"sum+gen: {res1}, time: {t1:.4f}s | filter: {res2}, time: {t2:.4f}s | listcomp: {res3}, time: {t3:.4f}s")

# Примерный вывод (зависит от железа):
# sum+gen: 600000, time: 0.0987s | filter: 600000, time: 0.1521s | listcomp: 600000, time: 0.1345s

Генераторное выражение с sum обычно быстрее, так как не создаёт промежуточных списков.

Пример 5: Подсчёт чисел в списке строк (преобразование в число)

Если список содержит строки, которые могут быть преобразованы в числа, можно использовать str.isdigit() или попытку приведения типа с обработкой исключений.

strings = ['123', '45.67', 'abc', '1e3', '', '0']

def is_numeric_string(s):
    try:
        float(s)
        return True
    except ValueError:
        return False

count = sum(1 for s in strings if is_numeric_string(s))

print(count)  # Вывод: 4 ('123', '45.67', '1e3', '0')

Этот метод считает все строки, которые можно интерпретировать как числа (включая научную нотацию).