Question

我有一个列表A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 还有一个列表B，该列表给出了列表A的概率，即B = [0.1,0.2,0.3,0.4,0.15,0.6,0.22,0.4,0.3,0.32]

我需要根据A的最高概率从B中选择一个值。这里很明显B中的最高值为0.6，因此我需要从列表6中选择数字A。我如何用python编写代码？

Answer 1

如何？

print(max(zip(B,A))[1])

实际上，@ Dim78建议并测量出创建元组（zip()会这样做）比两次搜索（一次搜索最大值，一次搜索其位置）的开销更大。我仔细检查并同意。对于较大的列表或切换到另一个Python版本，效果也不会消失。

当然，如果比较值非常昂贵（对于普通数字而言不是），则搜索找到的最大值可能会很昂贵（因此对于 general 而言，此版本次等。） >

但是对于我们这里遇到的特殊情况，双重搜索实际上更快（在我尝试过的所有情况下）：

python3 -c 'import timeit; print(timeit.timeit("a[b.index(max(b))]", setup="import numpy as np; a=list(np.random.rand(1000000)); b=list(np.random.rand(1000000))", number=100))'
4.586365897208452

python3 -c 'import timeit; print(timeit.timeit("max(zip(b,a))[1]", setup="import numpy as np; a=list(np.random.rand(1000000)); b=list(np.random.rand(1000000))", number=100))'
6.770604271441698

Answer 2

A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
B = [0.1,0.2,0.3,0.4,0.15,0.6,0.22,0.4,0.3,0.32]
>>> A[max(enumerate(B), key=lambda x:x[1])[0]]
6

@ bro-grammer建议使用zip版本：

>>> max(zip(A,B), key=lambda x:x[1])
6

Answer 3

如果可以使用numpy：

import numpy as np
print(A[np.argmax(B)])

np.argmax返回max元素的索引。而且，我们可以简单地使用该索引来访问A的元素。

Answer 4

尝试一下

maxA=A[B.index(max(B))]

您还可以尝试使用NumPy lib中的argmax方法。

Answer 5

带有字典的选项（也许您以后可以使用此字典）：

d = dict(zip(A, B)) # {1: 0.1, 2: 0.2, 3: 0.3, 4: 0.4, 5: 0.15, 6: 0.6, 7: 0.22, 8: 0.4, 9: 0.3}
m = max(d, key=lambda x: d[x]) # 6

如何基于最高概率从列表中获取值？

5 个答案: