在 Python 中，如何用另一个列表索引一个列表？

Posted 2023-02-23

【中文标题】在 Python 中，如何用另一个列表索引一个列表？

【英文标题】：In Python, how do I index a list with another list?

【发布时间】：2010-11-03 23:22:31

【问题描述】：

我想用另一个这样的列表索引一个列表

L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
Idx = [0, 3, 7]
T = L[ Idx ]

并且 T 最终应该是一个包含 ['a', 'd', 'h'] 的列表。

有没有更好的办法

T = []
for i in Idx:
    T.append(L[i])

print T
# Gives result ['a', 'd', 'h']

【问题讨论】：

L[idx] 不仅仅在基础 Python 中工作，这真的很奇怪。蟒蛇之禅等等。在 numpy 中，类似这样的工作就可以了。

@eric numpy 数组与 CPython 列表对象大不相同

【参考方案1】：

我的问题：查找列表的索引。

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.

【参考方案2】：

您还可以将__getitem__ 方法与map 结合使用，如下所示：

L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
Idx = [0, 3, 7]
res = list(map(L.__getitem__, Idx))
print(res)
# ['a', 'd', 'h']

【参考方案3】：

L= 'a':'a','d':'d', 'h':'h'
index= ['a','d','h'] 
for keys in index:
    print(L[keys])

我会使用Dict add 所需的keys 到index

【参考方案4】：

函数式方法：

a = [1,"A", 34, -123, "Hello", 12]
b = [0, 2, 5]

from operator import itemgetter

print(list(itemgetter(*b)(a)))
[1, 34, 12]

【讨论】：

如果b 恰好只包含一项，这将不起作用。

【参考方案5】：

我对这些方法中的任何一种都不满意，所以我想出了一个Flexlist 类，它允许通过整数、切片或索引列表进行灵活的索引：

class Flexlist(list):
    def __getitem__(self, keys):
        if isinstance(keys, (int, slice)): return list.__getitem__(self, keys)
        return [self[k] for k in keys]

对于您的示例，您将用作：

L = Flexlist(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
Idx = [0, 3, 7]
T = L[ Idx ]

print(T)  # ['a', 'd', 'h']

【讨论】：

这也展示了 Python 的强大和灵活性！

对现有代码进行扩展非常容易。只需拨打existing_list = Flexlist(existing_list)，我们就拥有所需的功能而不会破坏任何代码

我改为使用self[int(k)]，这样我也可以使用np.arrays 作为索引。否则，你会得到一个np.int64 is not iterable 错误。

【参考方案6】：

如果你使用的是 numpy，你可以像这样执行扩展切片：

>>> 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')

...而且可能要快得多（如果性能足以影响 numpy 导入）

【讨论】：

我的快速 timeit 测试表明，使用 np.array 实际上慢了近 3 倍（包括转换为数组）。

如果您需要将其转换为数组操作，它会更好。常规列表操作太耗时。

我尝试了这种方法，即将list 替换为np.array，但是当元素本身是锯齿状数组时，np.append 无法正常工作（即与列表相同的结果）。跨度>

【参考方案7】：

T = map(lambda i: L[i], Idx)

【讨论】：

需要在py3k中转成list

【参考方案8】：

T = [L[i] for i in Idx]

【讨论】：

这比 for 循环更快还是更短？

@daniel：两者都推荐

一个快速的计时测试（没有 pysco 或任何东西，所以随心所欲）显示列表理解比循环（1000 个元素，重复 10000 次）快 2.5 倍。

（使用 map 和 lambda 甚至更慢 - 意料之中，因为每次迭代都会调用一个函数）

+1 如果索引列表是任意的，那么列表组合就是方法。我认为，如果可能的话，这里似乎不是这种情况，切片会更快。