如何在不连接的情况下为python列表编制索引？

假设我有这样的输入：

bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]

out = [[3,4,2], [6,9], [10]]

import numpy as np
bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]
milestones = np.cumsum(np.array([len(el) for el in bl])).tolist()
milestones = [0,] + milestones

res = [[] for _ in bl]
for ix in idx:
    for i, m in enumerate(milestones):
        if ix < m:
            res[i-1].append(ix)
            break

我希望输出是这样的：

bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]

out = [[3,4,2], [6,9], [10]]

import numpy as np
bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]
milestones = np.cumsum(np.array([len(el) for el in bl])).tolist()
milestones = [0,] + milestones

res = [[] for _ in bl]
for ix in idx:
    for i, m in enumerate(milestones):
        if ix < m:
            res[i-1].append(ix)
            break

背后的逻辑是这样的：

bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]

out = [[3,4,2], [6,9], [10]]

import numpy as np
bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]
milestones = np.cumsum(np.array([len(el) for el in bl])).tolist()
milestones = [0,] + milestones

res = [[] for _ in bl]
for ix in idx:
    for i, m in enumerate(milestones):
        if ix < m:
            res[i-1].append(ix)
            break

首先，我可以将

lb_cat

视为一些串联版本：

lb_cat = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]

然后从串联列表中索引：

pick = lb_cat[idx] = [10, 6, 3, 4, 9, 2]

最后，将拾取的元素分配回每个组，以获得

 out = [[3,4,2], [6,9], [10]]

困难在于我不能使用像concatenated这样的操作，因为我的输入不是标准的python列表，它不支持连接操作

我想做的是从一个对象列表中挑选，其中包含“连接”视图中的索引，但实际上我从列表的每个元素中挑选

lb

如何以高效的python方式实现这一点

=============
编辑：

我实现了一个缓慢的版本，如下所示：

bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]

out = [[3,4,2], [6,9], [10]]

import numpy as np
bl = [[0,1,2,3,4,5], [6,7,8,9], [10,11,12,13]]
idx = [10, 6, 3, 4, 9, 2]
milestones = np.cumsum(np.array([len(el) for el in bl])).tolist()
milestones = [0,] + milestones

res = [[] for _ in bl]
for ix in idx:
    for i, m in enumerate(milestones):
        if ix < m:
            res[i-1].append(ix)
            break

将numpy导入为np
bl=[[0,1,2,3,4,5]，[6,7,8,9]，[10,11,12,13]]
idx=[10,6,3,4,9,2]
里程碑=np.cumsum（np.array（[len（el）表示bl中的el]））.tolist（）
里程碑=[0，]+里程碑
res=[[]表示【】在bl中】
对于idx中的ix：
对于我，我在列举（里程碑）：
如果ix

---

这对我有用，但太慢了。我有没有办法加快速度？

我不确定我是否正确理解了你的问题，但我希望这将是一个充分的答案

x=0   //to count the total number of numbers with concatination
out = []   //to store final result
for i in bl:
    temp = []
    for j in i:
        if x in idx:     //to check if you want xth indexed element
            temp.append(j)
        x+=1
    if len(temp)>0:      //only append if has an index in idx, i am not sure if you want this
        out.append(temp)
print(out)    //to print final output

---

如果idx中的x是什么意思？我希望我能使用更有效的方法，所以我需要避免天真的for循环？我还有其他选择吗？如果idx中的x检查元素x是否在列表idx中。这里的运行时O（nm），其中n是bl中的元素总数，m是len（idx），请记住，大多数fast

numpy

代码依赖于“矩形”数组，即n维数组。它以某种快速标准化的方式对整个阵列进行操作。您的

bl

包含不同长度的列表。这很好地表明需要某种Python级别的迭代。您的迭代可能会尽可能好。