Поиск индексов совпадающих элементов в списке в Python
У меня длинный список чисел с плавающей запятой от 1 до 5, называемый "средний", и я хочу вернуть список индексов для элементов, которые меньше или больше b
def find(lst,a,b):
result = []
for x in lst:
if x<a or x>b:
i = lst.index(x)
result.append(i)
return result
matches = find(average,2,4)
Но удивительно, что выход для "спичек" имеет много повторений в нем, например [2, 2, 10, 2, 2, 2, 19, 2, 10, 2, 2, 42, 2, 2, 10, 2, 2, 2, 10, 2, 2,...].
Почему это происходит?
Ответы
Ответ 1
Вы используете .index() который найдет только первое вхождение вашего значения в списке. Поэтому, если у вас есть значение 1.0 в индексе 2 и в индексе 9, то .index(1.0) всегда будет возвращать 2, независимо от того, сколько раз 1.0 появляется в списке.
Используйте enumerate() для добавления индексов в ваш цикл:
def find(lst, a, b):
result = []
for i, x in enumerate(lst):
if x<a or x>b:
result.append(i)
return result
Вы можете разбить это на понимание списка:
def find(lst, a, b):
return [i for i, x in enumerate(lst) if x<a or x>b]
Ответ 2
Это довольно тяжелая зависимость, но если вы делаете много такого, вам следует подумать об использовании numpy.
In [56]: import random, numpy
In [57]: lst = numpy.array([random.uniform(0, 5) for _ in xrange(1000)]) # example list
In [58]: a, b = 1, 3
In [59]: numpy.flatnonzero((lst > a) & (lst < b))[:10]
Out[59]: array([ 0, 12, 13, 15, 18, 19, 23, 24, 26, 29])
В ответ на вопрос Seanny123 я использовал этот временной код:
import numpy, timeit, random
a, b = 1, 3
lst = numpy.array([random.uniform(0, 5) for _ in xrange(1000)])
def numpy_way():
numpy.flatnonzero((lst > 1) & (lst < 3))[:10]
def list_comprehension():
[e for e in lst if 1 < e < 3][:10]
print timeit.timeit(numpy_way)
print timeit.timeit(list_comprehension)
Версия numpy более чем в 60 раз быстрее.
Ответ 3
>>> average = [1,3,2,1,1,0,24,23,7,2,727,2,7,68,7,83,2]
>>> matches = [i for i in range(0,len(average)) if average[i]<2 or average[i]>4]
>>> matches
[0, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 13, 14, 15]
