从列表或元组中显式选择项目

Question

我有以下 Python 列表（也可以是元组）：

 myList = ['foo', 'bar', 'baz', 'quux']

我可以说

>>> myList[0:3]
['foo', 'bar', 'baz']
>>> myList[::2]
['foo', 'baz']
>>> myList[1::2]
['bar', 'quux']

如何明确挑选出索引没有特定模式的项目？例如，我想选择 [0,2,3] 。或者从 1000 个项目的非常大的列表中，我想选择 [87, 342, 217, 998, 500] 。是否有一些 Python 语法可以做到这一点？看起来像：

 >>> myBigList[87, 342, 217, 998, 500]

原文由 Kit 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

list( myBigList[i] for i in [87, 342, 217, 998, 500] )

---

我将答案与 python 2.5.2 进行了比较：

• 19.7 微秒： [ myBigList[i] for i in [87, 342, 217, 998, 500] ]

• 20.6 微秒： map(myBigList.__getitem__, (87, 342, 217, 998, 500))

• 22.7 微秒： itemgetter(87, 342, 217, 998, 500)(myBigList)

• 24.6 微秒： list( myBigList[i] for i in [87, 342, 217, 998, 500] )

请注意，在 Python 3 中，第 1 个更改为与第 4 个相同。

---

另一种选择是从 numpy.array 开始，它允许通过列表或 numpy.array 进行索引：

 >>> import numpy
>>> myBigList = numpy.array(range(1000))
>>> myBigList[(87, 342, 217, 998, 500)]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: invalid index
>>> myBigList[[87, 342, 217, 998, 500]]
array([ 87, 342, 217, 998, 500])
>>> myBigList[numpy.array([87, 342, 217, 998, 500])]
array([ 87, 342, 217, 998, 500])

tuple 与切片的工作方式不同。

原文由 Dan D. 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

那这个呢：

 from operator import itemgetter
itemgetter(0,2,3)(myList)
('foo', 'baz', 'quux')

原文由 Marcin 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议