如何通过Python查找数组中元素的位置？

我有以下数组：

scores=[2.619,3.3, 9.67, 0.1, 6.7,3.2]

我希望通过以下代码检索超过5个的元素：

min_score_thresh=5
Result=scores[scores>min_score_thresh]

因此，这将导致以下结果：

[9.67, 6.7]

现在我希望得到这两个元素的位置，这是我期望的答案，将存储在变量x中：

x=[2,4]

---

请与我分享想法，谢谢使用

numpy。其中

提供矢量化解决方案：

def find_scores(a_list, min):
    filters = list(filter( lambda x: x[1]> min, [(i[0],i[1]) for i in enumerate(a_list) ]))
    return [i[0] for i in filters]

import numpy as np

scores = np.array([2.619,3.3, 9.67, 0.1, 6.7,3.2])
min_score_thresh = 5

res = np.where(scores>min_score_thresh)[0]

print(res)

[2 4]

通过列表理解获取索引（或值）很容易：

In [33]: [i for i,v in enumerate(scores) if v>5]
Out[33]: [2, 4]

我们可以将两者都作为元组列表获得，其中包括：

In [34]: [(i,v) for i,v in enumerate(scores) if v>5]
Out[34]: [(2, 9.67), (4, 6.7)]

然后我们可以使用

zip*

习惯用法来“转置”此列表：

In [35]: list(zip(*_))
Out[35]: [(2, 4), (9.67, 6.7)]

或者使用解包将所有表达式包装到一个表达式中：

In [36]: v,x = tuple(zip(*((i,v) for i,v in enumerate(scores) if v>5)))
In [37]: v
Out[37]: (2, 4)
In [38]: x
Out[38]: (9.67, 6.7)

---

乍一看，从列表理解中获得多个列表是一件棘手的事情，但这种zip*转换可以解决这一问题。

使用

numpy

：

x = np.flatnonzero(np.greater(scores, min_score_thresh)).tolist()

注意：

.tolist（）

如果您可以使用

numpy.ndarray

s.

简单的OneLiner，则不需要使用

.tolist（）

scores = [2.619, 3.3, 9.67, 0.1, 6.7, 3.2]
min_score_thresh = 5

result = [scr for scr in scores if scr > min_score_thresh]
index_ = [scores.index(x) for x in result]

使用字典

scores = [2.619,3.3, 9.67, 0.1, 6.7,3.2]
min_score_thresh = 5


index_dict = {}
 
for index, word in enumerate(scores):
    if word > min_score_thresh :
        index_dict.setdefault(word, index)
 

print(*index_dict.values()) 

给予

scores = [2.619,3.3, 9.67, 0.1, 6.7,3.2]
min_score_thresh = 5


index_dict = {}
 
for index, word in enumerate(scores):
    if word > min_score_thresh :
        index_dict.setdefault(word, index)
 

print(*index_dict.values()) 

2 4

[Program finished]