Я хотел бы проиндексировать список с другим списком, подобным этому
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
Idx = [0, 3, 7]
T = L[ Idx ]
и T должен стать списком, содержащим ['a', 'd', 'h'].
Есть ли лучший способ, чем
T = []
for i in Idx:
T.append(L[i])
print T
# Gives result ['a', 'd', 'h']
Если вы используете numpy, вы можете выполнить расширенную нарезку следующим образом:
>>> import numpy
>>> a=numpy.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
>>> Idx = [0, 3, 7]
>>> a[Idx]
array(['a', 'd', 'h'],
dtype='|S1')
... и, вероятно, намного быстрее (если производительность достаточно важна, чтобы беспокоиться об импорте numpy)
Функциональный подход:
a = [1,"A", 34, -123, "Hello", 12]
b = [0, 2, 5]
from operator import itemgetter
print(list(itemgetter(*b)(a)))
[1, 34, 12]
b содержит только один элемент.
- person blhsing; 20.12.2019
Меня не устраивал ни один из этих подходов, поэтому я придумал класс Flexlist, который допускает гибкую индексацию либо по целому числу, либо по срезу, либо по списку индексов:
class Flexlist(list):
def __getitem__(self, keys):
if isinstance(keys, (int, slice)): return list.__getitem__(self, keys)
return [self[k] for k in keys]
Который, для вашего примера, вы бы использовали как:
L = Flexlist(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
Idx = [0, 3, 7]
T = L[ Idx ]
print(T) # ['a', 'd', 'h']
existing_list = Flexlist(existing_list), и мы получим необходимую функциональность без нарушения кода.
- person Yesh; 09.01.2020
Вы также можете использовать метод __getitem__ в сочетании с map следующим образом:
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
Idx = [0, 3, 7]
res = list(map(L.__getitem__, Idx))
print(res)
# ['a', 'd', 'h']
L= {'a':'a','d':'d', 'h':'h'}
index= ['a','d','h']
for keys in index:
print(L[keys])
Я бы использовал Dict add желаемое от keys до index
Моя проблема: найти индексы списка.
L = makelist() # Returns a list of different objects
La = np.array(L, dtype = object) # add dtype!
for c in chunks:
L_ = La[c] # Since La is array, this works.
L[idx]работает не только в базовом Python. Дзен питона и все такое. В numpy такие вещи работают просто отлично. - person eric schedule 31.10.2020