在python中使用索引创建一个包含列表子集的新列表

Question

一个列表：

a = ['a', 'b', 'c', 3, 4, 'd', 6, 7, 8]

我想要一个使用a[0:2],a[4], a[6:]的子集的列表，

那就是我想要一个列表['a', 'b', 4, 6, 7, 8]

Answer 1

假设

a = ['a', 'b', 'c', 3, 4, 'd', 6, 7, 8]

并且索引列表存储在

b= [0, 1, 2, 4, 6, 7, 8]

那么一个简单的单线解决方案就是

c = [a[i] for i in b]

Answer 2

尝试new_list = a[0:2] + [a[4]] + a[6:] 。

或者更一般地说，这样的事情：

from itertools import chain
new_list = list(chain(a[0:2], [a[4]], a[6:]))

这也适用于其他序列，并且可能更快。

或者你可以这样做：

def chain_elements_or_slices(*elements_or_slices):
    new_list = []
    for i in elements_or_slices:
        if isinstance(i, list):
            new_list.extend(i)
        else:
            new_list.append(i)
    return new_list

new_list = chain_elements_or_slices(a[0:2], a[4], a[6:])

但请注意，如果列表中的某些元素本身就是列表，则会导致问题。 要解决这个问题，要么使用以前的解决方案之一，要么将a[4]替换a[4:5] （或更常见的a[n]和a[n:n+1] ）。

Answer 3

以下定义可能比提出的第一个解决方案更有效

def new_list_from_intervals(original_list, *intervals):
    n = sum(j - i for i, j in intervals)
    new_list = [None] * n
    index = 0
    for i, j in intervals :
        for k in range(i, j) :
            new_list[index] = original_list[k]
            index += 1

    return new_list

然后你可以像下面一样使用它

new_list = new_list_from_intervals(original_list, (0,2), (4,5), (6, len(original_list)))

Answer 4

该线程已有多年历史，我不知道当时是否存在该方法，但是到目前为止，答案中没有提到我在 2022 年找到的最快解决方案。 我的示例列表包含从 1 到 6 的整数，我想从该列表中检索 4 个项目。

我在安装了 Python 3.7.4 的 Windows 10 系统上使用了 Jupyter Notebook / iPython 的 %timeit 功能。

我添加了一个 numpy 方法只是为了看看它有多快。 原始问题中的混合类型集合可能需要更多时间。

最快的解决方案似乎是来自操作员模块（标准库）的 itemgetter。 如果返回是元组还是列表无关紧要，请按原样使用 itemgetter 或以其他方式使用列表转换。 这两种情况都比其他解决方案更快。

from itertools import chain
import numpy as np
from operator import itemgetter
# 
my_list = [1,2,3,4,5,6]
item_indices = [2, 0, 1, 5]
# 
%timeit itemgetter(*item_indices)(my_list)
%timeit list(itemgetter(*item_indices)(my_list))
%timeit [my_list[item] for item in item_indices]
%timeit list(np.array(my_list)[item_indices])
%timeit list(chain(my_list[2:3], my_list[0:1], my_list[1:2], my_list[5:6]))

输出是：

184 ns ± 14.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
251 ns ± 11.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
283 ns ± 85.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
4.3 µs ± 260 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
663 ns ± 49.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

根据列表的大小和我们要提取的项目数量，我会对哪种解决方案最快的可能偏差感兴趣，但这是我当前项目的典型用例。 如果有人有时间对此进行进一步调查，请告诉我。