我需要从给定列表中选择一些元素，知道它们的索引。假设我要创建一个新列表，该列表包含给定列表[-2、1、5、3、8、5、6]中索引为1、2、5的元素。我所做的是：

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

有什么更好的方法吗？像c = a [b]一样？

您可以使用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)

或者您可以使用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]

但实际上，您当前的解决方案很好。这可能是所有人中最整洁的。

备择方案：

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

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

另一个解决方案可以通过pandas Series：

import pandas as pd

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

然后，您可以根据需要将c转换回列表：

c = list(c)

比较五个提供的答案的执行时间的基础测试，但不是非常广泛的测试：

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]

使用以下输入：

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

简单的python循环是使用lambda操作最快的一秒钟，紧随其后的是，mapIndexValues和getIndexValues始终与numpy方法相似，将列表转换为numpy数组后速度显着降低。最快的。

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

我确定已经考虑了这一点：如果b中的索引数量很小且恒定，则可以将结果写为：

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

如果索引本身是常数，甚至更简单...

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

或者如果有连续范围的索引...

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

这是一个更简单的方法：

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

我的答案不使用numpy或python集合。

查找元素的一种简单方法如下：

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

缺点：此方法可能不适用于较大的列表。对于较大的列表，建议使用numpy。

静态索引和小清单？

不要忘记，如果列表很小并且索引没有更改，例如在您的示例中，有时最好的方法是使用序列解压缩：

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

性能要好得多，您还可以保存一行代码：

 %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

一种pythonic方式：

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