Чтобы извлечь элементы с конкретными показателями из списка Python, используйте нарезку Список [Старт: Стоп: Шаг] Отказ Если вы не можете использовать Slicing, потому что нет шаблона в индексах, которые вы хотите получить доступ, используйте оператор понимания списка [LST [I] для I в индексах] При условии, что ваши индексы хранятся в переменной индексы .
Люди всегда хотят знать самую пифитонное решение для данной проблемы. В этом руководстве показано наибольшее количество решений (ов) на Pythonic к следующей проблеме:
Проблема : Как извлечь элементы с конкретными показателями из списка Python?
Пример : У вас есть следующие элементы.
lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
Вы хотите создать новый список элементов с Индексы = [0, 2, 6] В исходном списке:
['a', 'c', 'g']
Вы можете получить быстрый обзор большинства методов Pythonic в нашей интерактивной оболочке Python:
Упражнение : Запустите кодовую оболочку. Теперь попробуйте получить доступ к элементу с индексом 7, а также в каждом из данных методов!
Метод 1: Понимание списка
Простой, читаемый и эффективный способ – использовать Понимание списка Это компактный способ создания Списки Отказ Простая формула – [Выражение + контекст] Отказ
- Выражение : Что делать с элементом каждого списка?
- Контекст : Какие элементы для выбора? Контекст состоит из произвольного количества
дляиЕслизаявления.
Вот код, который создает новый список, который содержит элементы по конкретным показателям (E.G., 0, 2 и 6) в исходном списке:
lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] indices = [0, 2, 6] out = [lst[i] for i in indices] print(out) # ['a', 'c', 'g']
В большинстве случаев это будет лучшее решение, потому что вам не нужна библиотека, и это все еще короткое и читаемое. Однако, если вам нужно сделать это несколько раз, может быть лучше импортировать Numpy Library:
Метод 2: Numpy Array Индексирование
Библиотека Python для численных вычислений, Numpy, является одним из самых мощных инструментов в вашем панели инструментов – особенно если вы работаете в качестве ученого данных. Вот как вы можете использовать Numpy для доступа к произвольным показателям, учитывая последовательность конкретных показателей:
import numpy as np lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] a = np.array(lst) indices = [0, 2, 6] out = a[indices]
Вывод:
print(out) # ['a' 'c' 'g']
Вы видите, что Numpy Infermenting намного сильнее, чем Индексирование Python – позволяет использовать произвольные последовательности в качестве показателей. Особенно, если вам нужно сделать несколько этих численных операций, вы можете импортировать Numpy Library один раз и многое значение читабельность и кратко Отказ
Связанные ресурсы:
- Нырять в Numpy в нашем подробном руководстве блога.
- Станьте мастером науки о данных, прочитав нашу книгу «Coffe Break Numpy».
Метод 3: itemgetter
Следующий метод иногда можно увидеть – используя itemgetter Функция из Оператор модуль:
from operator import itemgetter lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] indices = [0, 2, 6] out = list(itemgetter(*indices)(lst)) print(out) # ['a', 'c', 'g']
Код выполняет следующие шаги:
- Позвоните в
itemgetter ()функция и передайте аргументы 0, 2 и 6. Мы используем оператор Asterisk*распаковать значения изИндексыПеременная вitemgetter ()функция. Узнайте больше о Asterisk Operator в нашей подробной статье блога. - Это возвращает новый объект функции itemgetter.
- Вызовите новый объект функции itemgetter, передав исходный список
lstОтказ - Новая функция itemgetter теперь получит кортеж элементов на позициях 0, 2 и 6 в исходном списке lst.
- Преобразуйте кортеж в список, используя
Список (...) Встроенная функция Python.
Метод 4: Ручные индексы
Просто для понимания, я также хочу указать «наивный» способ доступа к нескольким элементам в исходном списке и поместить их в новый список:
lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] out = [lst[0], lst[2], lst[6]] print(out) # ['a', 'c', 'g']
Это совершенно действительный и эффективный подход, если у вас есть только несколько элементов для доступа. Для более чем, скажем, пять показателей, он быстро становится непристойным.
Метод 5: простая петля
Вот еще один подход, который часто используется кодерами, которые приходят с другими языками программирования, такие как Java или C ++: используя простые петли.
lst = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
indices = [0, 2, 6]
out = []
for i in indices:
out.append(lst[i])
print(out)
# ['a', 'c', 'g']
В то время как в этом нет ничего плохого, это выглядит как-то «жестокий» в современный кодер. Если бы вы использовали этот метод, это было бы как кричать в мир, который вы не очень изощренный кодер Python. 😉.
Ничего плохого в этом – не поймите меня не так! Но если вы хотите увеличить свой уровень сложности в Python, присоединяйтесь к моей бесплатной академии электронной почты со многими курсами электронной почты Python, которые будут освоить свои навыки! Я уже сказал, что это бесплатно?
Присоединяйтесь к академии электронной почты Python!
Куда пойти отсюда?
Достаточно теории, давайте познакомимся!
Чтобы стать успешным в кодировке, вам нужно выйти туда и решать реальные проблемы для реальных людей. Вот как вы можете легко стать шестифункциональным тренером. И вот как вы польские навыки, которые вам действительно нужны на практике. В конце концов, что такое использование теории обучения, что никто никогда не нуждается?
Практические проекты – это то, как вы обостряете вашу пилу в кодировке!
Вы хотите стать мастером кода, сосредоточившись на практических кодовых проектах, которые фактически зарабатывают вам деньги и решают проблемы для людей?
Затем станьте питоном независимым разработчиком! Это лучший способ приближения к задаче улучшения ваших навыков Python – даже если вы являетесь полным новичком.
Присоединяйтесь к моему бесплатным вебинаре «Как создать свой навык высокого дохода Python» и посмотреть, как я вырос на моем кодированном бизнесе в Интернете и как вы можете, слишком от комфорта вашего собственного дома.
Присоединяйтесь к свободному вебинару сейчас!
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.