在布尔列表中获取True值的索引

我有一段代码应该在其中创建总机。我想返回所有打开的开关的列表。这里的“开”等于True和“关”等于False。所以现在我只想返回所有True值及其位置的列表。这就是我所拥有的，但它只返回第一次出现的位置True（这只是我的代码的一部分）：

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]

这只会返回“ 4”

使用enumerate，list.index返回找到的第一个匹配项的索引。

>>> 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]

对于庞大的列表，最好使用itertools.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

如果您有numpy可用：

>>> 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：请使用，np.where因为它是最快的选择。您的选择是np.where，itertools.compress和list comprehension。

请参阅下面的详细比较，在那里可以看到np.where性能优于itertools.compress也list comprehension。

>>> 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

• 方法1：使用 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)

• 方法2：使用 itertools.compress

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

• 方法3（最快的方法）：使用 numpy.where

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

您可以使用过滤器：

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

在range这里列举的清单的元素，因为我们只想要那些self.states是True，我们将基于这个条件的过滤器。

对于Python> 3.0：

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

使用字典理解方式，

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

输入：

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

输出：

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

使用逐元素乘法和一组：

>>> 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})

输出： {4, 5, 7}

只需执行以下操作：

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