Filtern einer Liste basierend auf einer Liste von Booleschen Werten

Ich habe eine Liste von Werten, die ich filtern muss, wenn die Werte in einer Liste von Booleschen Werten enthalten sind:

list_a = [1, 2, 4, 6]
filter = [True, False, True, False]

Ich erstelle eine neue gefilterte Liste mit der folgenden Zeile:

filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == True]

was in ... endet:

print filtered_list
[1,4]

Die Linie funktioniert, sieht aber (für mich) etwas übertrieben aus und ich habe mich gefragt, ob es einen einfacheren Weg gibt, dasselbe zu erreichen.

Ratschläge

Zusammenfassung von zwei guten Ratschlägen in den folgenden Antworten:

1- Benennen Sie eine Liste nicht filterwie ich, da es sich um eine integrierte Funktion handelt.

2- Vergleichen Sie Dinge nicht so, Truewie ich es getan habe, if filter[idx]==True..da dies unnötig ist. Nur zu benutzen if filter[idx]ist genug.

Sie suchen itertools.compress:

>>> from itertools import compress
>>> list_a = [1, 2, 4, 6]
>>> fil = [True, False, True, False]
>>> list(compress(list_a, fil))
[1, 4]

Zeitvergleiche (py3.x):

>>> list_a = [1, 2, 4, 6]
>>> fil = [True, False, True, False]
>>> %timeit list(compress(list_a, fil))
100000 loops, best of 3: 2.58 us per loop
>>> %timeit [i for (i, v) in zip(list_a, fil) if v]  #winner
100000 loops, best of 3: 1.98 us per loop

>>> list_a = [1, 2, 4, 6]*100
>>> fil = [True, False, True, False]*100
>>> %timeit list(compress(list_a, fil))              #winner
10000 loops, best of 3: 24.3 us per loop
>>> %timeit [i for (i, v) in zip(list_a, fil) if v]
10000 loops, best of 3: 82 us per loop

>>> list_a = [1, 2, 4, 6]*10000
>>> fil = [True, False, True, False]*10000
>>> %timeit list(compress(list_a, fil))              #winner
1000 loops, best of 3: 1.66 ms per loop
>>> %timeit [i for (i, v) in zip(list_a, fil) if v] 
100 loops, best of 3: 7.65 ms per loop

_{Nicht filterals Variablenname verwenden, sondern eine integrierte Funktion.}

Wie so:

filtered_list = [i for (i, v) in zip(list_a, filter) if v]

Die Verwendung zipist die pythonische Methode, um mehrere Sequenzen parallel zu durchlaufen , ohne dass eine Indizierung erforderlich ist. Dies setzt voraus, dass beide Sequenzen die gleiche Länge haben (Zip stoppt, nachdem die kürzeste abgelaufen ist). Die Verwendung itertoolsfür einen so einfachen Fall ist ein bisschen übertrieben ...

Eine Sache, die Sie in Ihrem Beispiel tun sollten, ist, Dinge mit True zu vergleichen. Dies ist normalerweise nicht erforderlich. Stattdessen if filter[idx]==True: ...können Sie einfach schreiben if filter[idx]: ....

Mit numpy:

In [128]: list_a = np.array([1, 2, 4, 6])
In [129]: filter = np.array([True, False, True, False])
In [130]: list_a[filter]

Out[130]: array([1, 4])

oder sehen Sie sich die Antwort von Alex Szatmary an, wenn list_a ein numpy-Array sein kann, aber kein Filter

Numpy gibt dir normalerweise auch einen großen Geschwindigkeitsschub

In [133]: list_a = [1, 2, 4, 6]*10000
In [134]: fil = [True, False, True, False]*10000
In [135]: list_a_np = np.array(list_a)
In [136]: fil_np = np.array(fil)

In [139]: %timeit list(itertools.compress(list_a, fil))
1000 loops, best of 3: 625 us per loop

In [140]: %timeit list_a_np[fil_np]
10000 loops, best of 3: 173 us per loop

Verwenden Sie dazu numpy, dh wenn Sie ein Array haben a, anstelle von list_a:

a = np.array([1, 2, 4, 6])
my_filter = np.array([True, False, True, False], dtype=bool)
a[my_filter]
> array([1, 4])

filtered_list = [list_a[i] for i in range(len(list_a)) if filter[i]]

Mit Python 3 können list_a[filter]Sie TrueWerte abrufen. Um FalseWerte zu erhalten , verwenden Sielist_a[~filter]