Ich habe mehrere Listen mit der gleichen Anzahl von Einträgen (von denen jede eine Objekteigenschaft angibt):

property_a = [545., 656., 5.4, 33.]
property_b = [ 1.2,  1.3, 2.3, 0.3]
...

und Liste mit Flags gleicher Länge

good_objects = [True, False, False, True]

(die leicht durch eine äquivalente Indexliste ersetzt werden könnte:

good_indices = [0, 3]

Was ist der einfachste Weg , um neue Listen zu generieren property_asel, property_bsel... , die nur die Werte enthalten , angegeben entweder durch die TrueEinträge oder die Indizes?

property_asel = [545., 33.]
property_bsel = [ 1.2, 0.3]

Sie könnten einfach das Listenverständnis verwenden :

property_asel = [val for is_good, val in zip(good_objects, property_a) if is_good]

oder

property_asel = [property_a[i] for i in good_indices]

Letzteres ist schneller, weil es weniger good_indicesals die Länge von gibt property_a, vorausgesetzt, sie good_indiceswerden vorberechnet anstatt im laufenden Betrieb generiert.

Bearbeiten : Die erste Option entspricht der itertools.compressseit Python 2.7 / 3.1 verfügbaren Option . Siehe die Antwort von @Gary Kerr .

property_asel = list(itertools.compress(property_a, good_objects))

Ich sehe 2 Optionen.

1. Verwenden von numpy:

   property_a = numpy.array([545., 656., 5.4, 33.])
   property_b = numpy.array([ 1.2,  1.3, 2.3, 0.3])
   good_objects = [True, False, False, True]
   good_indices = [0, 3]
   property_asel = property_a[good_objects]
   property_bsel = property_b[good_indices]

2. Verwenden Sie ein Listenverständnis und komprimieren Sie es:

   property_a = [545., 656., 5.4, 33.]
   property_b = [ 1.2,  1.3, 2.3, 0.3]
   good_objects = [True, False, False, True]
   good_indices = [0, 3]
   property_asel = [x for x, y in zip(property_a, good_objects) if y]
   property_bsel = [property_b[i] for i in good_indices]

Verwenden Sie die integrierte Funktion zip

property_asel = [a for (a, truth) in zip(property_a, good_objects) if truth]

BEARBEITEN

Schauen Sie sich nur die neuen Funktionen von 2.7 an. Es gibt jetzt eine Funktion im itertools-Modul, die dem obigen Code ähnlich ist.

http://docs.python.org/library/itertools.html#itertools.compress

itertools.compress('ABCDEF', [1,0,1,0,1,1]) =>
  A, C, E, F

Angenommen, Sie haben nur die Liste der Elemente und eine Liste der wahren / erforderlichen Indizes, sollte dies die schnellste sein:

property_asel = [ property_a[index] for index in good_indices ]

Dies bedeutet, dass die Eigenschaftsauswahl nur so viele Runden ausführt, wie echte / erforderliche Indizes vorhanden sind. Wenn Sie viele Eigenschaftslisten haben, die den Regeln einer einzelnen Tag-Liste (wahr / falsch) folgen, können Sie eine Indexliste mit denselben Grundsätzen für das Listenverständnis erstellen:

good_indices = [ index for index, item in enumerate(good_objects) if item ]

Dies durchläuft jedes Element in good_objects (wobei der Index mit enumerate gespeichert wird) und gibt nur die Indizes zurück, bei denen das Element wahr ist.

Für alle, die das Listenverständnis nicht verstehen, gibt es hier eine englische Prosa-Version mit fett hervorgehobenem Code:

Liste den Index für jede Gruppe von Index, Artikel , das existiert in einer Aufzählung von guten Objekten , wenn (wo) das Element True

Matlab- und Scilab-Sprachen bieten eine einfachere und elegantere Syntax als Python für die von Ihnen gestellte Frage. Ich denke, das Beste, was Sie tun können, ist, Matlab / Scilab mithilfe des Numpy-Pakets in Python nachzuahmen. Auf diese Weise ist die Lösung Ihres Problems sehr präzise und elegant:

from numpy import *
property_a = array([545., 656., 5.4, 33.])
property_b = array([ 1.2,  1.3, 2.3, 0.3])
good_objects = [True, False, False, True]
good_indices = [0, 3]
property_asel = property_a[good_objects]
property_bsel = property_b[good_indices]

Numpy versucht, Matlab / Scilab nachzuahmen, aber es ist mit Kosten verbunden: Sie müssen jede Liste mit dem Schlüsselwort "array" deklarieren, was Ihr Skript überladen wird (dieses Problem besteht bei Matlab / Scilab nicht). Beachten Sie, dass diese Lösung auf Arrays mit Zahlen beschränkt ist, was in Ihrem Beispiel der Fall ist.