Devo scegliere alcuni elementi dall'elenco indicato, conoscendo il loro indice. Supponiamo che vorrei creare un nuovo elenco, che contiene elementi con indice 1, 2, 5, da un determinato elenco [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]. Quello che ho fatto è:

a = [-2,1,5,3,8,5,6]
b = [1,2,5]
c = [ a[i] for i in b]

C'è un modo migliore per farlo? qualcosa come c = a [b]?

Puoi usare operator.itemgetter:

from operator import itemgetter 
a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
print(itemgetter(*b)(a))
# Result:
(1, 5, 5)

Oppure puoi usare numpy :

import numpy as np
a = np.array([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
print(list(a[b]))
# Result:
[1, 5, 5]

Ma davvero, la tua soluzione attuale va bene. È probabilmente il più ordinato di tutti.

alternative:

>>> map(a.__getitem__, b)
[1, 5, 5]

>>> import operator
>>> operator.itemgetter(*b)(a)
(1, 5, 5)

Un'altra soluzione potrebbe essere tramite la serie Panda:

import pandas as pd

a = pd.Series([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
c = a[b]

È quindi possibile riconvertire c in un elenco se si desidera:

c = list(c)

Test di base e non molto approfonditi che confrontano i tempi di esecuzione delle cinque risposte fornite:

def numpyIndexValues(a, b):
    na = np.array(a)
    nb = np.array(b)
    out = list(na[nb])
    return out

def mapIndexValues(a, b):
    out = map(a.__getitem__, b)
    return list(out)

def getIndexValues(a, b):
    out = operator.itemgetter(*b)(a)
    return out

def pythonLoopOverlap(a, b):
    c = [ a[i] for i in b]
    return c

multipleListItemValues = lambda searchList, ind: [searchList[i] for i in ind]

utilizzando il seguente input:

a = range(0, 10000000)
b = range(500, 500000)

il semplice ciclo python è stato il più veloce con l'operazione lambda al secondo posto, mapIndexValues ​​e getIndexValues ​​erano costantemente abbastanza simili con il metodo numpy significativamente più lento dopo aver convertito le liste in array numpy. Se i dati sono già in array numpy il metodo numpyIndexValues ​​è stato rimosso più veloce.

numpyIndexValues -> time:1.38940598 (when converted the lists to numpy arrays)
numpyIndexValues -> time:0.0193445 (using numpy array instead of python list as input, and conversion code removed)
mapIndexValues -> time:0.06477512099999999
getIndexValues -> time:0.06391049500000001
multipleListItemValues -> time:0.043773591
pythonLoopOverlap -> time:0.043021754999999995

Sono sicuro che questo è già stato considerato: se la quantità di indici in b è piccola e costante, si potrebbe semplicemente scrivere il risultato come:

c = [a[b[0]]] + [a[b[1]]] + [a[b[2]]]

O ancora più semplice se gli indici stessi sono costanti ...

c = [a[1]] + [a[2]] + [a[5]]

O se esiste un intervallo consecutivo di indici ...

c = a[1:3] + [a[5]]

Ecco un modo più semplice:

a = [-2,1,5,3,8,5,6]
b = [1,2,5]
c = [e for i, e in enumerate(a) if i in b]

La mia risposta non usa raccolte numpy o python.

Un modo banale per trovare elementi sarebbe il seguente:

a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
c = [i for i in a if i in b]

Svantaggio: questo metodo potrebbe non funzionare per elenchi più grandi. L'uso di numpy è consigliato per elenchi più grandi.

Indici statici e piccola lista?

Non dimenticare che se l'elenco è piccolo e gli indici non cambiano, come nel tuo esempio, a volte la cosa migliore è usare il disimballaggio della sequenza :

_,a1,a2,_,_,a3,_ = a

Le prestazioni sono molto migliori e puoi anche salvare una riga di codice:

 %timeit _,a1,b1,_,_,c1,_ = a
10000000 loops, best of 3: 154 ns per loop 
%timeit itemgetter(*b)(a)
1000000 loops, best of 3: 753 ns per loop
 %timeit [ a[i] for i in b]
1000000 loops, best of 3: 777 ns per loop
 %timeit map(a.__getitem__, b)
1000000 loops, best of 3: 1.42 µs per loop

Tipo di modo pitonico:

c = [x for x in a if a.index(x) in b]