Pythonリスト、たとえばa = [0,1,2,3,4,5,6]
。インデックスのリストもあります。たとえば、b = [0,2,4,5]
。 a
のインデックスを持つb
の要素のリストを取得するにはどうすればよいですか?
list comprehensionを使用して、そのリストを取得できます。
c = [a[index] for index in b]
print c
これは次と同等です:
c= []
for index in b:
c.append(a[index])
print c
出力:
[0,2,4,5]
注:
some_list[index]
は、特定のインデックス内のlist
の要素にアクセスするために使用される表記法です。
何か違います...
>>> a = range(7)
>>> b = [0,2,4,5]
>>> import operator
>>> operator.itemgetter(*b)(a)
(0, 2, 4, 5)
itemgetter
関数は、引数として1つ以上のキーを取り、its引数。そのため、上記では、インデックス0、インデックス2、インデックス4、インデックス5のアイテムを返す関数を作成し、その関数をa
に適用します。
同等のリストの理解よりもかなり速いようです
In [1]: import operator
In [2]: a = range(7)
In [3]: b = [0,2,4,5]
In [4]: %timeit operator.itemgetter(*b)(a)
1000000 loops, best of 3: 388 ns per loop
In [5]: %timeit [ a[i] for i in b ]
1000000 loops, best of 3: 415 ns per loop
In [6]: f = operator.itemgetter(*b)
In [7]: %timeit f(a)
10000000 loops, best of 3: 183 ns per loop
itemgetter
の方が速い理由については、内包表記では余分なPythonバイトコードを実行する必要があります。
In [3]: def f(a,b): return [a[i] for i in b]
In [4]: def g(a,b): return operator.itemgetter(*b)(a)
In [5]: dis.dis(f)
1 0 BUILD_LIST 0
3 LOAD_FAST 1 (b)
6 GET_ITER
>> 7 FOR_ITER 16 (to 26)
10 STORE_FAST 2 (i)
13 LOAD_FAST 0 (a)
16 LOAD_FAST 2 (i)
19 BINARY_SUBSCR
20 LIST_APPEND 2
23 JUMP_ABSOLUTE 7
>> 26 RETURN_VALUE
itemgetter
はCで実装された単一の呼び出しです:
In [6]: dis.dis(g)
1 0 LOAD_GLOBAL 0 (operator)
3 LOAD_ATTR 1 (itemgetter)
6 LOAD_FAST 1 (b)
9 CALL_FUNCTION_VAR 0
12 LOAD_FAST 0 (a)
15 CALL_FUNCTION 1
18 RETURN_VALUE
関数型プログラミング が好きなら、 map
と list.__getitem__
:
>>> a = [0,1,2,3,4,5,6]
>>> b = [0,2,4,5]
>>> map(a.__getitem__, b)
[0, 2, 4, 5]
>>>
リスト内包アプローチは、Python.
_Python 2.7.11 |Anaconda 2.4.1 (64-bit)| (default, Jan 19 2016, 12:08:31) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)] on win32
In[2]: import numpy.random as nprnd
idx = nprnd.randint(1000, size=10000)
l = nprnd.Rand(1000).tolist()
from operator import itemgetter
import operator
f = operator.itemgetter(*idx)
%timeit f(l)
%timeit list(itemgetter(*idx)(l))
%timeit [l[_] for _ in idx] # list comprehension
%timeit map(l.__getitem__, idx)
%timeit list(l[_] for _ in idx) # a generator expression passed to a list constructor.
%timeit map(lambda _: l[_], idx) # using 'map'
%timeit [x for i, x in enumerate(l) if i in idx]
%timeit filter(lambda x: l.index(x) in idx, l) # UPDATE @Kundor: work only for list with unique elements
10000 loops, best of 3: 175 µs per loop
1000 loops, best of 3: 707 µs per loop
1000 loops, best of 3: 978 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.03 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.18 ms per loop
1000 loops, best of 3: 1.86 ms per loop
100 loops, best of 3: 12.3 ms per loop
10 loops, best of 3: 21.2 ms per loop
_
最速はf = operator.itemgetter(*idx); f(l)
です
提案されたソリューションの多くは、KeyError
にb
に存在しないインデックスが含まれている場合、a
を生成します。以下は、必要に応じて無効なインデックスをスキップします。
>>> b = [0,2,4,5]
>>> a = [0,1,2,3,4,5,6]
>>> [x for i,x in enumerate(a) if i in b]
[0, 2, 4, 5]
>>> b = [0,2,4,500]
>>> [x for i,x in enumerate(a) if i in b]
[0, 2, 4]
enumerate
は、インデックスと値のペアのタプルを生成します。アイテムとそのインデックスの両方があるため、bのインデックスの存在を確認できます。
List Comprehension を使用すると、これは機能するはずです-
li = [a[i] for i in b]
これをテストする-
>>> a = [0,10,20,30,40,50,60]
>>> b = [0,2,4,5]
>>> li = [a[i] for i in b]
>>> li
[0, 20, 40, 50]
numpy.asarray
を使用します。 Numpyでは、インデックスのリストによって配列の部分配列を取得できます。
>>> import numpy as np
>>> a = [0,10,20,30,40,50,60]
>>> b = [0,2,4,5]
>>> res = np.asarray(a)[b].tolist()
>>> res
[0, 20, 40, 50]
それがあなたにとって重要な場合のパフォーマンス向上のためのさらに別の選択肢-それは決して最もPython的ではありませんが、最も効率的であると確信しています:
>>> list(filter(lambda x: a.index(x) in b, a))
[0, 2, 4, 5]
注: Python 2.でlist
に変換する必要はありません。ただし、Python 3以降(将来の訪問者に同様の問題が発生する可能性がある場合)。