您可以使用此代码:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
index = 0

for value in (ints):
    index +=1
    print index, value

使用此代码,如果您需要在路径结束时重新设置指数值:

ints = [8, 23, 45, 12, 78]
index = 0

for value in (ints):
    index +=1
    print index, value
    if index >= len(ints)-1:
        index = 0

如果列表中没有双重值:

for i in ints:
    indx = ints.index(i)
    print(i, indx)

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。

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)?

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))