我如何访问指数,同时在一个序列上以一个为旋转的序列?

xs = [8, 23, 45]

for x in xs:
    print("item #{} = {}".format(index, x))

所需的产量:

item #1 = 8
item #2 = 23
item #3 = 45

当前回答

在你的问题上,你写着“我如何访问路径指数,从1到5在这种情况下?”

但是,一个列表的指数从零开始,所以我们需要知道你真正想要的是列表中的每个项目的指数和项目,或者你真的想要从1开始的数字。

首先,为了澄清,列出的函数以序列返回指数和列表中的每个项目的相应项目。

alist = [1, 2, 3, 4, 5]

for n, a in enumerate(alist):
    print("%d %d" % (n, a))

此时此刻,上面的结果是:

0 1
1 2
2 3
3 4
4 5

请注意,指数从 0 运行,这种类型的指数是现代编程语言中常见的,包括 Python 和 C。

如果您希望您的路径扩展列表的一部分,您可以使用标准Python合成列表的一部分。 例如,从列表中的第二个项目转向,但不包括最后一个项目,您可以使用

for n, a in enumerate(alist[1:-1]):
    print("%d %d" % (n, a))

请注意,再次,输出指数从0运行。

0 2
1 3
2 4

for n, a in enumerate(alist, start=1):
    print("%d %d" % (n, a))

其产量为何

1 1
2 2
3 3
4 4
5 5

其他回答

正如Python的标准一样,有几种方法可以做到这一点。在所有例子中,假设:lst = [1, 2, 3, 4, 5]

使用列表(被认为是最愚蠢的)


for index, element in enumerate(lst):
    # Do the things that need doing here

这也是我认为最安全的选择,因为进入无限回归的机会已经消失了,项目和其指数都保持在变量中,并且没有必要写下任何额外的代码才能访问项目。

创建一个变量以保持指数(使用为)


for index in range(len(lst)):   # or xrange
    # you will have to write extra code to get the element

创建一个变量以保持指数(使用时)


index = 0
while index < len(lst):
    # You will have to write extra code to get the element
    index += 1  # escape infinite recursion

总是有另一种方式


如前所述,有其他方法来做到这一点,没有在这里解释,他们甚至可能在其他情况下更适用。

这就足以实现目的:

list1 = [10, 'sumit', 43.21, 'kumar', '43', 'test', 3]
for x in list1:
    print('index:', list1.index(x), 'value:', x)

根据此讨论:对象列表指数

Loop 对抗 iteration

在指标上旋转的当前字符串使用内置范围功能:

for i in range(len(sequence)):
    # Work with index i

超越两个元素和指标可以通过旧的字符或使用新的内置Zip功能实现:

for i in range(len(sequence)):
    e = sequence[i]
    # Work with index i and element e

for i, e in zip(range(len(sequence)), sequence):
    # Work with index i and element e

通过PEP 212 - Loop Counter Iteration。

使用列表以获取与元素的指数,如您引用:

for index, item in enumerate(items):
    print(index, item)

请注意,Python的指数从零开始,所以你会得到0到4与上面的。

count = 0 # in case items is empty and you need it after the loop
for count, item in enumerate(items, start=1):
    print(count, item)

无线控制流

索引 = 0 # Python 的索引从零开始,以便在项目中的项目: # Python 的索引为“每个”卷印(索引,项目)索引 += 1

指数在范围(列(项目)):印刷(指数,项目(项目))

使用列出的功能

for index, item in enumerate(items, start=0):   # default is zero
    print(index, item)

得到一个计算

count = 0 # in case items is empty
for count, item in enumerate(items, start=1):   # default is zero
    print(item)

print('there were {0} items printed'.format(count))


items = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

enumerate_object = enumerate(items) # the enumerate object

iteration = next(enumerate_object) # first iteration from enumerate
print(iteration)

(0, 'a')

我们可以使用所谓的“序列脱包”来提取这些二重元素:

index, item = iteration
#   0,  'a' = (0, 'a') # essentially this.

>>> print(index)
0
>>> print(item)
a

结论

Python 指数从零开始 若要从一个不可分割的指数中获取这些指数,当您在其上方进行引用时,使用列表函数以异常的方式使用列表(与无包装一起)创建更可读、更可维持的代码:

for index, item in enumerate(items, start=0):   # Python indexes start at zero
    print(index, item)

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)?