부울 리스트에서 True 값의 인덱스 가져오기

부울 리스트에서 True 값의 인덱스 가져오기

교환대를 만들어야 하는 코드가 있습니다.켜져 있는 모든 스위치의 목록을 반환하고 싶습니다.여기서 "on"은 다음과 같습니다.True및 "off"는 동일합니다.False그래서 저는 단지 모든 사람들의 목록을 돌려주고 싶습니다.True가치관과 그 위치.이게 내가 가진 전부지만 첫 번째 발생 위치만 돌려준다.True(이것은 코드의 일부에 지나지 않습니다).

self.states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]

def which_switch(self):
    x = [self.states.index(i) for i in self.states if i == True]

이 값은 "4"만 반환합니다.

사용하다enumerate,list.index발견된 첫 번째 일치 인덱스를 반환합니다.

>>> t = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> [i for i, x in enumerate(t) if x]
[4, 5, 7]

방대한 리스트의 경우,itertools.compress:

>>> from itertools import compress
>>> list(compress(xrange(len(t)), t))
[4, 5, 7]
>>> t = t*1000
>>> %timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
100 loops, best of 3: 2.55 ms per loop
>>> %timeit list(compress(xrange(len(t)), t))
1000 loops, best of 3: 696 µs per loop

numpy가 있는 경우:

>>> import numpy as np
>>> states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> np.where(states)[0]
array([4, 5, 7])

TL; DR: 가장 빠른 옵션으로 사용합니다.옵션은 다음과 같습니다.np.where,itertools.compress,그리고.list comprehension.

자세한 비교는 이하를 참조해 주세요.이 비교에서는 와 를 모두 웃돌고 있습니다.

>>> from itertools import compress
>>> import numpy as np
>>> t = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]`
>>> t = 1000*t

• 방법 1: 사용list comprehension

>>> %timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
457 µs ± 1.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

• 방법 2: 사용itertools.compress

>>> %timeit list(compress(range(len(t)), t))
210 µs ± 704 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

• 방법 3(가장 빠른 방법):사용.numpy.where

>>> %timeit np.where(t)
179 µs ± 593 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

요소별 곱셈 및 집합 사용:

>>> states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> set(multiply(states,range(1,len(states)+1))-1).difference({-1})

출력:{4, 5, 7}

필터는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

filter(lambda x: self.states[x], range(len(self.states)))

그range여기에 당신의 리스트의 요소들이 열거되어 있습니다.그리고 우리가 원하는 것은 오직 다음과 같은 것들뿐입니다.self.states이True, 이 조건에 근거해 필터를 적용합니다.

Python > 3.0의 경우:

list(filter(lambda x: self.states[x], range(len(self.states))))

사전 이해 방식을 사용합니다.

x = {k:v for k,v in enumerate(states) if v == True}

입력:

states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]

출력:

{4: True, 5: True, 7: True}

간단하게 다음 작업을 수행합니다.

def which_index(self):
    return [
        i for i in range(len(self.states))
        if self.states[i] == True
    ]

저는 @meysham 답변과 다른 벤치마크 결과를 얻었습니다.이 검정에서는 압축이 가장 빠른 것 같습니다(피톤 3.7).

from itertools import compress
import numpy as np

t = [True, False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]

%timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
%timeit list(compress(range(len(t)), t))
%timeit list(filter(lambda x: t[x], range(len(t))))
%timeit np.where(t)[0]

# 2.54 µs ± 400 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# 2.67 µs ± 600 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# 6.22 µs ± 624 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# 6.52 µs ± 768 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

t = 1000*t
%timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
%timeit list(compress(range(len(t)), t))
%timeit list(filter(lambda x: t[x], range(len(t))))
%timeit np.where(t)[0]

# 1.68 ms ± 112 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
# 947 µs ± 105 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
# 3.96 ms ± 97 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
# 2.14 ms ± 45.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

대괄호가 있는 부울 마스크 배열을 사용하여 필터링할 수 있습니다. 이 속도는np.where

>>> states = [True, False, False, True]
>>> np.arange(len(states))[states]
array([0, 3])

>>> size = 1_000_000
>>> states = np.arange(size) % 2 == 0
>>> states 
array([ True, False,  True, ..., False,  True, False])
>>> true_index = np.arange(size)[states]
>>> len(true_index)
500000
>>> true_index
array([     0,      2,      4, ..., 999994, 999996, 999998])

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/21448225/getting-indices-of-true-values-in-a-boolean-list