Question

这是两个功能（我认为）应该做同样的事情，但实际上没有。

似乎在列表推导中，所采用的索引是第一个可以对应的索引，因此当您在不同索引处具有相同的值时，存在歧义。

有没有办法修改filter2中的列表理解，所以得到与filter1中相同的结果？

  L = [98.75011926342906,
 97.8178200008178,
 98.6138182016438,
 98.55520874507613,
 98.25262038791283,
 98.75011926342906,
 99.06770073738875,
 98.66970163697574,
 98.56611283001895,
 98.47751713985852, 
 98.66970163697574,
 97.8178200008178]


def filter1(L, threshold=98.7):
    items = []
    for i in range(len(L)):
        if L[i] < threshold:
            items.append(i)
    return items

def filter2(L, threshold=98.7):
    items = [L.index(x) for x in L if  x <= threshold]
    return items

print filter1(L)
>>> [1, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 10, 11]
print filter2(L)
>>> [1, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 7, 1]

Answer 1

您可以在此处使用enumerate作为帮助：

bad_items = [i for i, x in enumerate(L) if x <= threshold]

enumerate将为您提供成对的(index, value)，您可以在理解中解压（进入i, x）。然后，只有i才能x <= threshold。

Answer 2

您有索引7而不是10的原因是因为您有重复的元素，索引返回值存在的最小索引。此外，搜索索引也需要线性时间。你的整个循环是二次的。

Answer 3

你可以使用enumerate，它将循环的位置分配给i，x用当前值赋值。

def filter2(L, threshold=98.7):
    items = [i for (i, x) in enumerate(L) if x <= 98.7]
    return items

在Python中的列表中获取列表推导的索引

3 个答案: