


Wie extrahiere ich Elemente aus einer Liste basierend auf bekannten Indizes?
Mehrere Elemente aus einer Liste basierend auf bekannten Indizes abrufen
Um bestimmte Elemente aus einer Liste mit Kenntnis ihrer Indizes zu extrahieren, können Sie Folgendes verwenden Methoden:
1. Listenverständnis:
Wie Sie bereits gezeigt haben, bieten Listenverständnisse eine prägnante Möglichkeit, Elemente anhand von Indizes zu extrahieren:
a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6] b = [1, 2, 5] c = [a[i] for i in b]
2. Operator.itemgetter:
Mit dem Itemgetter-Operator aus dem Operatormodul können Sie Elemente basierend auf einer Folge von Indizes abrufen:
from operator import itemgetter a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6] b = [1, 2, 5] print(itemgetter(*b)(a)) # Result: (1, 5, 5)
3. Numpy (falls verfügbar):
Wenn Sie Numpy installiert haben, können Sie seine Array-Indizierungsfunktionen nutzen:
import numpy as np a = np.array([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]) b = [1, 2, 5] print(list(a[b])) # Result: [1, 5, 5]
Während alle drei Methoden die Aufgabe erfüllen können, ist das Listenverständnis wichtig Der Ansatz gilt im Allgemeinen als der lesbarste und prägnanteste. Wenn Sie jedoch Wert auf Geschwindigkeit oder Effizienz legen, bieten itemgetter oder Numpy möglicherweise eine bessere Leistung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich Elemente aus einer Liste basierend auf bekannten Indizes?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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