从列表或元组中明确选择项目

小编典典

从列表或元组中明确选择项目

python

我有以下Python列表（也可以是元组）：

myList = ['foo', 'bar', 'baz', 'quux']

我可以说

>>> myList[0:3]
['foo', 'bar', 'baz']
>>> myList[::2]
['foo', 'baz']
>>> myList[1::2]
['bar', 'quux']

如何明确挑选索引没有特定模式的项目？例如，我要选择[0,2,3]。或者，从1000个很大的清单中，我要选择[87, 342, 217, 998, 500]。是否有一些Python语法可以做到这一点？看起来像这样：

>>> myBigList[87, 342, 217, 998, 500]

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2020-12-20

共1个答案

小编典典

list( myBigList[i] for i in [87, 342, 217, 998, 500] )

我将答案与python 2.5.2进行了比较：

19.7微秒： [ myBigList[i] for i in [87, 342, 217, 998, 500] ]
20.6 USEC： map(myBigList.__getitem__, (87, 342, 217, 998, 500))
22.7 USEC： itemgetter(87, 342, 217, 998, 500)(myBigList)
24.6 USEC： list( myBigList[i] for i in [87, 342, 217, 998, 500] )

请注意，在Python 3中，第1个已更改为与第4个相同。

另一种选择是以a开头，numpy.array它允许通过列表或a进行索引numpy.array：

>>> import numpy
>>> myBigList = numpy.array(range(1000))
>>> myBigList[(87, 342, 217, 998, 500)]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: invalid index
>>> myBigList[[87, 342, 217, 998, 500]]
array([ 87, 342, 217, 998, 500])
>>> myBigList[numpy.array([87, 342, 217, 998, 500])]
array([ 87, 342, 217, 998, 500])

在tuple不工作方式相同那些片。

2020-12-20