首先,指数将从 0 到 4. 编程语言开始从 0 计算; 不要忘记,或者你会遇到一个 index-out-of-bounds 例外。

for x in range(0, 5):

请记住,我写了0到5因为旋转停止一个数字之前的最高。

要获得指数的值,使用

list[index]

您可以使用列表和插入字母中的表达式来获得解决方案。

这是一个简单的方式:

a=[4,5,6,8]
for b, val in enumerate(a):
    print('item #{} = {}'.format(b+1, val))

除了上述所有优秀的答案之外,这里还有解决这个问题的解决方案,当与Pandas系列对象一起工作时。在许多情况下,Pandas系列有自定义/独特的指标(例如,独特的识别线),无法通过列出的()函数访问。

下面我们可以看到,列表()不会给我们所需的结果:

id, x in enumerate(xs): print("id #{} = {}".format(id, x)) 输出: # id #0 = 8 # id #1 = 23 # id #2 = 45

我们可以使用.items( ) 访问一个 pandas 系列的指标,以便使用 A for loop:

对于 id, x 在 xs.items(): 打印("id #{} = {}".format(id, x)) 输出: # id #G923002 = 8 # id #G923004 = 23 # id #G923005 = 45

接入指数与性能平衡方法

在 Python 3.7 中访问列表指数的最快方法是使用小、中等和大列表的列表方法。

请在下面的代码样本中查看可以使用的不同方法,以便在列表和访问指数值和其性能测量(我认为这对您有用):

# Using range
def range_loop(iterable):
    for i in range(len(iterable)):
        1 + iterable[i]

# Using enumerate
def enumerate_loop(iterable):
    for i, val in enumerate(iterable):
        1 + val

# Manual indexing
def manual_indexing_loop(iterable):
    index = 0
    for item in iterable:
        1 + item
        index += 1

查看下面的每个方法的性能测量:

from timeit import timeit

def measure(l, number=10000):
    print("Measure speed for list with %d items" % len(l))
    print("range: ", timeit(lambda :range_loop(l), number=number))
    print("enumerate: ", timeit(lambda :enumerate_loop(l), number=number))
    print("manual_indexing: ", timeit(lambda :manual_indexing_loop(l), number=number))

# Measure speed for list with 1000 items
measure(range(1000))
# range:  1.161622366
# enumerate:  0.5661940879999996
# manual_indexing:  0.610455682

# Measure speed for list with 100000 items
measure(range(10000))
# range:  11.794482958
# enumerate:  6.197628574000001
# manual_indexing:  6.935181098000001

# Measure speed for list with 10000000 items
measure(range(10000000), number=100)
# range:  121.416859069
# enumerate:  62.718909123
# manual_indexing:  69.59575057400002

因此,使用列出的方法是当指数需要时最快的 iteration 方法。

下面添加一些有用的链接:

在 Python 2.X 中,范围和 xrange 函数有什么区别? 使用列表或使用 xrange 在 Python 中使用列表更快的是什么? 范围(len(list)) 或列表(list)?

for i in range(len(ints)):
   print(i, ints[i]) # print updated to print() in Python 3.x+ 

这里是如何使用 for-in 插槽访问指标和序列元素。

items = [8, 23, 45, 12, 78]
counter = 0

for value in items:
    print(counter, value)
    counter += 1

结果:

#    0 8
#    1 23
#    2 45
#    3 12
#    4 78

二、使用列表( )方法进行列表。

items = [8, 23, 45, 12, 78]

for i in enumerate(items):
    print("index/value", i)

结果:

#    index/value (0, 8)
#    index/value (1, 23)
#    index/value (2, 45)
#    index/value (3, 12)
#    index/value (4, 78)

3、使用指数和值单独。

items = [8, 23, 45, 12, 78]

for index, value in enumerate(items):
    print("index", index, "for value", value)

结果:

#    index 0 for value 8
#    index 1 for value 23
#    index 2 for value 45
#    index 3 for value 12
#    index 4 for value 78

您可以将指数数字更改到任何增加。

items = [8, 23, 45, 12, 78]

for i, value in enumerate(items, start=1000):
    print(i, value)

#    1000 8
#    1001 23
#    1002 45
#    1003 12
#    1004 78

5、自动对比增加与范围(len(...))。

items = [8, 23, 45, 12, 78]

for i in range(len(items)):
    print("Index:", i, "Value:", items[i])

结果:

#    ('Index:', 0, 'Value:', 8)
#    ('Index:', 1, 'Value:', 23)
#    ('Index:', 2, 'Value:', 45)
#    ('Index:', 3, 'Value:', 12)
#    ('Index:', 4, 'Value:', 78)

6、使用内部函数。

items = [8, 23, 45, 12, 78]

def enum(items, start=0):
    counter = start

    for value in items:
        print(counter, value)
        counter += 1
    
enum(items)

结果:

#    0 8
#    1 23
#    2 45
#    3 12
#    4 78

当然,我们不能忘记在旋转时。

items = [8, 23, 45, 12, 78]
counter = 0

while counter < len(items):
    print(counter, items[counter])
    counter += 1

结果:

#    0 8
#    1 23
#    2 45
#    3 12
#    4 78

8、输出返回发电机对象的声明。

def createGenerator():        
    items = [8, 23, 45, 12, 78]

    for (j, k) in enumerate(items):
        yield (j, k)
        

generator = createGenerator()

for i in generator:
    print(i)

结果:

#    (0, 8)
#    (1, 23)
#    (2, 45)
#    (3, 12)
#    (4, 78)

9. Inline 表达与 for-in loop 和 lambda。

items = [8, 23, 45, 12, 78]

xerox = lambda upperBound: [(i, items[i]) for i in range(0, upperBound)]
print(xerox(5))

结果:

#    [(0, 8), (1, 23), (2, 45), (3, 12), (4, 78)]

10. 使用 Python 的 zip() 函数同时插入两个列表。

items = [8, 23, 45, 12, 78]
indices = [0, 1, 2, 3, 4]

for item, index in zip(items, indices):
    print("{}: {}".format(index, item))

结果:

#    0: 8
#    1: 23
#    2: 45
#    3: 12
#    4: 78

超過 2 個列表,使用一時 loop 和 iter() 和 next() 方法。

items = [8, 23, 45, 12, 78]
indices = range(len(items))

iterator1 = iter(indices)
iterator2 = iter(items)
  
try:
    while True:
        i = next(iterator1)
        element = next(iterator2)
        print(i, element)
except StopIteration:
    pass

结果:

#    0  8
#    1  23
#    2  45
#    3  12
#    4  78