【问题标题】：Python inverse step slicePython逆步切片
【发布时间】：2021-10-08 06:35:15
【问题描述】：

有时，我想从列表 A 中取出每个第 n 个元素并将其放入列表 B，并将所有其他元素放入列表 C。创建列表 B 是基本的 python 切片。有没有一种优雅的方式来创建列表 C？

例如：

A = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
B = A[::3] # B = [0, 3, 6]
C = ???    # C = [1, 2, 4, 5]

我能想到的最好的是：

C = [x for x in A if x not in B]

但是当我们从数学上知道应该包含哪些元素时，检查每个元素的成员资格似乎很愚蠢。特别是因为我好奇的场景往往是在机器学习中进行训练/验证/测试拆分，其中列表可能很长。我也对优雅的 numpy 解决方案持开放态度，但我很好奇纯 python 中是否也存在这种解决方案。

【问题讨论】：

FWIW，如果您不需要它是确定性的，为什么不改组您的 A 列表，然后进行更简单的拆分？像B, C = A[:training_size], A[training_size:] 这样的东西。这就是我用来创建我的训练/开发/测试集的方式:)
C = list(set(A).difference(B)) 然后你得到了C
否则，你应该找到你需要的on this question。（注意set 的做法，仅在列表不包含重复且顺序无关紧要时才有效）
C = [d for i, d in enumerate(A) if i % 3]

标签： python numpy

【解决方案1】：

纯 Python

正如您已经说过的，构建列表 B 很容易。可以使用来自itertools 的compress 和cycle 构造列表C：

C = list(compress(A, cycle([0, 1, 1])))

顺便说一句，这比简单循环快一个数量级：

from itertools import compress, cycle
from timeit import timeit


def simple_loop(a):
    result = []
    for pos in range(len(a)):
        if pos % 3:
            result.append(a[pos])
    return result


def one_liner(a):
    return compress(a, cycle([0, 1, 1]))


print('timeit simple_loop:')
print(timeit('simple_loop(list(range(1000)))', number=1000, globals=globals()))
print('timeit one_liner:')
print(timeit('one_liner(list(range(1000)))', number=1000, globals=globals()))

# Output:
# timeit simple_loop:
# 0.1398815
# timeit one_liner:
# 0.013991699999999996

Numpy

再次构造列表 B 很容易，构造列表 C 涉及掩码：

import numpy as np

A = np.arange(10)
B = A[::3]
mask = np.ones(A.size, dtype=bool)
mask[::3] = 0
C = A[mask]

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个numpy 解决方案。想法是创建一个索引数组，然后使用numpy.logical_not。

详细版：

>>> N = 10
>>> A = np.array(range(N))
>>> iB = np.zeros(A.shape, dtype=bool)
>>> iB[::3] = 1
>>> iB
array([ True, False, False,  True, False, False,  True, False, False,
        True])
>>> B = A[iB]
>>> B
array([0, 3, 6, 9])
>>> iC = np.logical_not(iB)
>>> C = A[iC]
>>> C
array([1, 2, 4, 5, 7, 8])

使用 Albo 建议的语法糖的简短版本：

idx = np.zeros(A.shape, dtype=bool)
idx[::3] = 1
B = A[idx]
C = A[~idx]

【讨论】：

~iB和np.logical_not(iB)的效果一样，如果要保存一行
@Albo 不错，我完全忘记了这个语法糖 :)

【解决方案3】：

不是基于 numpy 的解决方案 - 只是纯 python

from typing import List,Any,Tuple

def slicer(lst:List[Any],n:int)  -> Tuple[List[Any],List[Any]]:
  a = []
  b = []
  for i,x in enumerate(lst):
    if i % n == 0:
      a.append(x)
    else:
      b.append(x)
  return a,b

the_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
x,y = slicer(the_list,3)
print(x)
print(y)

输出

[0, 3, 6]
[1, 2, 4, 5]

【讨论】：

【解决方案4】：

一对numpy可能性：

A = np.array(A)

A[np.resize(np.arange(3).astype(bool),A.size)]
# array([1, 2, 4, 5])
A.repeat(np.resize(np.arange(3).clip(None,1),A.size))
# array([1, 2, 4, 5])
np.delete(A,np.arange(0,A.size,3))
# array([1, 2, 4, 5])
A[np.arange(A.size)%3!=0]
# array([1, 2, 4, 5])

【讨论】：