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
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
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)?
其他回答
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)
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
使用内置函数列():
for idx, x in enumerate(xs):
print(idx, x)
它是非皮托尼的手动索引通过 i 在范围(len(xs)): x = xs(i) 或手动管理一个额外的状态变量。
查看 PEP 279 更多信息
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
您可以使用指数方法:
ints = [8, 23, 45, 12, 78]
inds = [ints.index(i) for i in ints]
在评论中强调,如果在英寸中有重复,这种方法不会工作,下面的方法应该为英寸中的任何值工作:
ints = [8, 8, 8, 23, 45, 12, 78]
inds = [tup[0] for tup in enumerate(ints)]
或替代
ints = [8, 8, 8, 23, 45, 12, 78]
inds = [tup for tup in enumerate(ints)]
如果你想得到指数和值在英寸作为列表的<unk>。
它使用列表方法在这个问题的选择答案,但与列表理解,使它更快的代码较少。