在Python中查找列表中匹配元素的索引答案

【问题标题】：Finding the indices of matching elements in list in Python在Python中查找列表中匹配元素的索引
【发布时间】：2023-03-24 09:38:01
【问题描述】：

我有一长串从 1 到 5 的浮点数，称为“平均值”，我想返回小于 a 或大于 b 的元素的索引列表

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)

但令人惊讶的是，“matches”的输出中有很多重复，例如[2, 2, 10, 2, 2, 2, 19, 2, 10, 2, 2, 42, 2, 2, 10, 2, 2, 2, 10, 2, 2, ...]。

为什么会这样？

【问题讨论】：

How to find all occurrences of an element in a list?的可能重复

标签： python list indexing find

【解决方案1】：

您正在使用.index()，它只会在列表中找到您的值的第一次出现。因此，如果您在索引 2 和索引 9 处具有值 1.0，那么 .index(1.0) 将始终返回 2，无论 1.0 在列表中出现多少次。

改为使用enumerate() 为循环添加索引：

def find(lst, a, b):
    result = []
    for i, x in enumerate(lst):
        if x<a or x>b:
            result.append(i)
    return result

你可以把它折叠成一个列表理解：

def find(lst, a, b):
    return [i for i, x in enumerate(lst) if x<a or x>b]

【讨论】：

现在我完全明白了。列表推导真的很好用，我还在尝试在 Python 中适应这种紧凑的形式。您的回答非常好，非常感谢！
有趣的是，重复的错误结果似乎对我以后的使用效果很好，因为我想用它来提取大矩阵的列。似乎重复不会影响切片。
您仍然会从列表中获得正确的值，相同的值位于索引 2 和任何后面的索引处。但这是一个等待发生的错误，它会在代码中的其他位置咬你。

【解决方案2】：

如果你经常做这种事情，你应该考虑使用numpy。

In [56]: import random, numpy

In [57]: lst = numpy.array([random.uniform(0, 5) for _ in range(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])

针对Seanny123的问题，我使用了这个计时码：

import numpy, timeit, random

a, b = 1, 3

lst = numpy.array([random.uniform(0, 5) for _ in range(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)

numpy 版本快 60 倍以上。

【讨论】：

与仅进行列表理解相比，性能比较是什么？另外，为什么使用numpy.flatnonzero 而不是numpy.where？
在我手中快了 60 倍以上。 flatnonzero 比 where 简单，这里；您不需要从元组中提取索引数组。

【解决方案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]

【讨论】：

这根本不是 OP 想要的。