การรับดัชนีของค่า True ในรายการบูลีน

ฉันมีโค้ดส่วนหนึ่งที่ฉันควรจะสร้างสวิตช์บอร์ด ฉันต้องการส่งคืนรายการสวิตช์ทั้งหมดที่เปิดอยู่ ที่นี่ "กับ" จะเท่ากับTrueและ "ปิด" Falseเท่ากับ ตอนนี้ฉันแค่ต้องการส่งคืนรายการTrueค่าทั้งหมดและตำแหน่งของค่านั้น นี่คือทั้งหมดที่ฉันมี แต่ส่งคืนตำแหน่งของการเกิดขึ้นครั้งแรกเท่านั้นTrue(นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของรหัสของฉัน):

self.states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]

def which_switch(self):
    x = [self.states.index(i) for i in self.states if i == True]

สิ่งนี้ส่งคืนเฉพาะ "4"

การใช้งานenumerate, list.indexผลตอบแทนของดัชนีพบว่าการแข่งขันครั้งแรก

>>> t = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> [i for i, x in enumerate(t) if x]
[4, 5, 7]

สำหรับรายการขนาดใหญ่ควรใช้itertools.compress:

>>> from itertools import compress
>>> list(compress(xrange(len(t)), t))
[4, 5, 7]
>>> t = t*1000
>>> %timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
100 loops, best of 3: 2.55 ms per loop
>>> %timeit list(compress(xrange(len(t)), t))
1000 loops, best of 3: 696 µs per loop

หากคุณมีจำนวนนับ:

>>> import numpy as np
>>> states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> np.where(states)[0]
array([4, 5, 7])

TL; DR : ใช้np.whereเนื่องจากเป็นตัวเลือกที่เร็วที่สุด ตัวเลือกของคุณnp.where, และitertools.compresslist comprehension

ดูการเปรียบเทียบรายละเอียดด้านล่างที่มันสามารถมองเห็นได้np.whereมีประสิทธิภาพเหนือกว่าทั้งในitertools.compresslist comprehensionและ

>>> from itertools import compress
>>> import numpy as np
>>> t = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]`
>>> t = 1000*t

• วิธีที่ 1: การใช้ list comprehension

>>> %timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
457 µs ± 1.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

• วิธีที่ 2: การใช้ itertools.compress

>>> %timeit list(compress(range(len(t)), t))
210 µs ± 704 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

• วิธีที่ 3 (วิธีที่เร็วที่สุด): การใช้ numpy.where

>>> %timeit np.where(t)
179 µs ± 593 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

คุณสามารถใช้ตัวกรองได้:

filter(lambda x: self.states[x], range(len(self.states)))

rangeนี่ระบุองค์ประกอบของรายการของคุณและเนื่องจากเราต้องการเฉพาะผู้ที่self.statesเป็นTrueเราจะใช้ตัวกรองซึ่งเป็นไปตามเงื่อนไขนี้

สำหรับ Python> 3.0:

list(filter(lambda x: self.states[x], range(len(self.states))))

ใช้วิธีการทำความเข้าใจพจนานุกรม

x = {k:v for k,v in enumerate(states) if v == True}

อินพุต:

states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]

เอาท์พุต:

{4: True, 5: True, 7: True}

การใช้การคูณด้วยองค์ประกอบและชุด:

>>> states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> set(multiply(states,range(1,len(states)+1))-1).difference({-1})

เอาท์พุต: {4, 5, 7}

เพียงทำสิ่งนี้:

def which_index(self):
    return [
        i for i in range(len(self.states))
        if self.states[i] == True
    ]