Python에서 인덱스별로 여러 목록 요소에 효율적으로 액세스하는 방법은 무엇입니까?

색인으로 여러 목록 요소에 액세스: 효율적인 솔루션 탐색

Python에서는 색인을 기반으로 목록에서 특정 요소를 선택하는 것이 일반적인 요구 사항일 수 있습니다. 최근 제기된 질문은 이 시나리오를 다루며 정수 a 목록과 인덱스 b 목록을 제시합니다. 목표는 b의 인덱스에 해당하는 a의 요소를 포함하는 새 목록 c를 만드는 것이었습니다.

제공된 솔루션은 b의 인덱스를 반복하고 a에서 적절한 요소를 선택하는 목록 이해를 활용했습니다.

a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
c = [a[i] for i in b]

이 접근 방식은 완벽하게 유효하지만 원하는 결과를 얻기 위한 더 효율적인 방법이 있는지 의문이 생겼습니다.

Operator.itemgetter

한 가지 대안 솔루션은 Python 연산자 모듈의 Operator.itemgetter 함수를 사용하는 것입니다:

from operator import itemgetter 
a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
print(itemgetter(*b)(a))

Numpy Array Indexing

성능이 중요한 경우 NumPy는 다음을 제공합니다. 최적화된 배열 처리 기능:

import numpy as np
a = np.array([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
print(list(a[b]))

솔루션 평가

특히, 목록 이해를 사용하는 원래 솔루션은 여전히 ​​실행 가능한 옵션입니다. 간결하고 이해하기 쉽습니다. itemgetter 및 NumPy 메서드는 잠재적인 성능 이점을 제공하지만 소규모 목록이나 속도가 덜 중요할 경우에는 과잉일 수 있습니다.

결국 어떤 방법을 사용할지는 크기와 같은 요소에 따라 선택됩니다. 목록 및 애플리케이션의 특정 성능 요구 사항을 확인하세요.

위 내용은 Python에서 인덱스별로 여러 목록 요소에 효율적으로 액세스하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!