查找大于 x 的元素的索引

Posted 2023-02-14

【中文标题】查找大于 x 的元素的索引

【英文标题】：Find the indices of elements greater than x

【发布时间】：2012-11-22 22:31:09

【问题描述】：

给定以下向量，

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

我需要识别元素大于 4 的“a”的索引，如下所示：

idx = [3, 4, 5, 6, 7, 8] 

“idx”中的信息将用于从另一个列表X中删除元素（X与“a”的元素数量相同）：

del X[idx] #idx is used to delete these elements in X. But so far isn't working.

我听说 numpy 可能会有所帮助。有任何想法吗？ 谢谢！

【问题讨论】：

循环是一个很好的起点。

您的 idx 示例是错误的，列表中只有 9 个元素，因此 9 个索引，0-8。跨度>

你的问题有点自相矛盾。看起来您可能将索引与元素混淆了（您的 idx 实际上是元素列表，而您正在询问索引列表）。另外请在询问之前告诉您您自己尝试过什么？

@0xc0de 我想他/她只是在这里输入伪代码。

感谢您的所有回答。实际上我没有提到我需要使用 idx 作为索引来从另一个列表中删除元素，而不是...

【参考方案1】：

我想我来这里有点晚了（虽然使用 Numpy 变得更容易了）..

import numpy as np

# Create your array
a = np.arange(1, 10)
# a = array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# Get the indexes/indices of elements greater than 4 
idx = np.where(a > 4)[0]
# idx = array([4, 5, 6, 7, 8])

# Get the elements of the array that are greater than 4
elts = a[a > 4]
# elts = array([5, 6, 7, 8, 9])

# Convert idx(or elts) to a list
idx = list(idx)
#idx = [4, 5, 6, 7, 8]

【参考方案2】：

在我看来最简单的就是使用 numpy

X[np.array(a)>4]#X needs to be np.array as well

说明： np.array 将 a 转换为数组。

np.array(a)>4 给出一个 bool 数组，其中包含应保留的所有元素

并且 X 被 bool 数组过滤，因此只选择 a 大于 4 的元素（其余的被丢弃）

【参考方案3】：

好的，我明白你的意思，一行 Python 就足够了：

使用列表理解

[ j for (i,j) in zip(a,x) if i >= 4 ]
# a will be the list compare to 4
# x another list with same length

Explanation:
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> x
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j']

Zip 函数将返回一个元组列表

>>> zip(a,x)
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e'), (6, 'f'), (7, 'g'), (8, 'h'), (9, 'j')]

列表推导式是一种在“in”之后的列表上循环元素的快捷方式，并使用表达式评估元素，然后将结果返回到列表中，您也可以添加条件来返回要返回的结果

>>> [expression(element) for **element** in **list** if condition ]

这段代码什么也不做，只是返回所有压缩的对。

>>> [(i,j) for (i,j) in zip(a,x)]
[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e'), (6, 'f'), (7, 'g'), (8, 'h'), (9, 'j')]

我们要做的是通过指定“if”后跟一个布尔表达式来添加一个条件

>>> [(i,j) for (i,j) in zip(a,x) if i >= 4]
[(4, 'd'), (5, 'e'), (6, 'f'), (7, 'g'), (8, 'h'), (9, 'j')]

使用 Itertools

>>> [ _ for _ in itertools.compress(d, map(lambda x: x>=4,a)) ]
# a will be the list compare to 4
# d another list with same length

在 Python 中使用带有 单行 的 itertools.compress 来完成关闭此任务

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> d = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j'] # another list with same length
>>> map(lambda x: x>=4, a)  # this will return a boolean list 
[False, False, False, True, True, True, True, True, True]


>>> import itertools
>>> itertools.compress(d, map(lambda x: x>4, a)) # magic here !
<itertools.compress object at 0xa1a764c>     # compress will match pair from list a and the boolean list, if item in boolean list is true, then item in list a will be remain ,else will be dropped
#below single line is enough to solve your problem
>>> [ _ for _ in itertools.compress(d, map(lambda x: x>=4,a)) ] # iterate the result.
['d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j']

对itertools.compress的解释，我想这对你的理解会很清楚：

>>> [ _ for _ in itertools.compress([1,2,3,4,5],[False,True,True,False,True]) ]
[2, 3, 5]

【讨论】：

@OliverAmundsen 这将是我的最终解决方案

成功了！谢谢@ShawnZhang。能简单解释一下“使用列表推导”的逻辑吗？谢谢

【参考方案4】：

>>> [i for i,v in enumerate(a) if v > 4]
[4, 5, 6, 7, 8]

enumerate 返回数组中每一项的索引和值。因此，如果 v 的值大于 4，则将索引 i 包含在新数组中。

或者您可以只修改您的列表并排除4以上的所有值。

>>> a[:] = [x for x in a if x<=4]
>>> a 
[1, 2, 3, 4]

【参考方案5】：

使用过滤器内置功能就可以了

>>>a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>filter(lambda x : x < 4, a)
[1, 2, 3]

说明

过滤器（有趣，可迭代）

这个表达式将迭代Iterable中的所有元素并提供给FUN函数作为参数，如果返回为True，那么参数将被附加到一个内部列表中

λx: x > 4

这意味着一个匿名函数，它将接受一个参数并测试它是否大于 4，并返回 True of False 值

您的解决方案

如果你想删除所有大于 4 的元素，那就试试吹

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> filter(lambda x: x<4 ,a)
[1, 2, 3]

【讨论】：

当你打电话给del a[9]会发生什么？

-1。您正在返回列表元素，而不是索引。虽然这适用于给定的列表，但它不是正确的答案。

@Aesthete 这里a的长度是9，a[9]表示list的第10个元素。如果del a[9]，python会抛出索引错误

@0xc0de 嗨，您的严谨态度很好。但作为问题的上下文，索引返回将用于删除列表中的元素。我认为我写的内容会有所帮助，并展示关闭票证的 Pythonic 方式。

@ShawnZhang：是的。我认为这个问题需要更正。请编辑您的答案，以反映您认为提问者需要什么和他要求什么之间的差异，以便我取消我的 -1 :)。

【参考方案6】：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array(range(1,10))
>>> indices = [i for i,v in enumerate(a >= 4) if v]
>>> indices
[3, 4, 5, 6, 7, 8]

>>> mask = a >= 4
>>> mask
array([False, False, False,  True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=boo
l)
>>> a[mask]
array([4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.setdiff1d(a,a[mask])
array([1, 2, 3])