Tìm các chỉ mục của các phần tử phù hợp trong danh sách bằng Python

Question

Tôi có một danh sách dài các số phao khác nhau, từ 1 đến 5, được gọi là "trung bình" và tôi muốn trả về danh sách các chỉ mục cho các phần tử nhỏ hơn hoặc lớn hơn than 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) 

Nhưng đáng ngạc nhiên, đầu ra cho "đối sánh" có nhiều sự lặp lại trong đó, ví dụ [2, 2, 10, 2, 2, 2, 19, 2, 10, 2, 2, 42, 2, 2, 10, 2, 2, 2, 10, 2, 2, ...].

Tại sao điều này lại xảy ra?

Answer 1

Bạn đang sử dụng .index() sẽ chỉ tìm thấy lần đầu tiên xuất hiện giá trị giá trị của bạn trong danh sách. Vì vậy, nếu bạn có giá trị 1.0 tại chỉ mục 2 và tại chỉ mục 9, thì .index(1.0) sẽ luôn trả lại 2, bất kể số lần 1.0 xảy ra trong danh sách.

Sử dụng enumerate() để thêm các chỉ số để lặp của bạn thay vì:

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

Bạn có thể sụp đổ này vào danh sách hiểu:

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

Answer 2

>>> 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] 

Answer 3

Đó là một sự phụ thuộc khá nặng, nhưng nếu bạn' làm lại rất nhiều loại điều bạn nên cân nhắc sử dụng 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]) 

Trả lời câu hỏi của Seanny123, tôi đã sử dụng mã thời gian này:

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) 

Phiên bản numpy kết thúc nhanh hơn 60 lần.