在python中访问列表或字符串的非连续元素

据我所知，这在官方上是不可能的，但通过切片访问列表中任意非顺序元素有“技巧”吗

例如：

>>> L = range(0,101,10)
>>> L
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

现在我想能够做到

a,b = L[2,5]

所以

a==20

和

b==50

除了两种说法之外，还有一种说法是愚蠢的：

a,b = L[2:6:3][:2]

但这根本不适用于不规则的时间间隔

也许用我想要的索引来理解列表

[L[x] for x in [2,5]]

---

我很想知道针对这个常见问题的建议。

如果您可以使用

numpy

，您可以这样做：

>>> import numpy
>>> the_list = numpy.array(range(0,101,10))
>>> the_indices = [2,5,7]
>>> the_subset = the_list[the_indices]
>>> print the_subset, type(the_subset)
[20 50 70] <type 'numpy.ndarray'>
>>> print list(the_subset)
[20, 50, 70]

导入numpy >>>_list=numpy.array（范围（0101,10）） >>>_指数=[2,5,7] >>>_子集=_列表[_索引] >>>打印_子集，键入（_子集） [20 50 70] >>>打印列表（_子集） [20, 50, 70]

---

非常类似于

列表

，只是它支持更多的操作，如数学运算和我们在这里看到的任意索引选择。

可能最接近您要查找的是（或查找Python 2文档）：

像这样的

def select(lst, *indices):
    return (lst[i] for i in indices)

用法：

>>> def select(lst, *indices):
...     return (lst[i] for i in indices)
...
>>> L = range(0,101,10)
>>> a, b = select(L, 2, 5)
>>> a, b
(20, 50)

该函数的工作方式是返回一个类似于任何类型Python序列的可迭代函数

正如@justhalf在注释中所指出的，可以通过定义函数参数的方式更改调用语法

def select(lst, indices):
    return (lst[i] for i in indices)

然后您可以使用以下命令调用函数：

select(L, [2, 5])

或者你选择的任何清单

---

更新：我现在建议改用

操作符.itemgetter

，除非您确实需要生成器的惰性求值功能。请参阅。

为了完整起见，原始问题的方法非常简单。如果

L

本身是一个函数，您可能希望将其包装在函数中，或者事先将函数结果赋给一个变量，这样它就不会被重复调用：

[L[x] for x in [2,5]]

当然，它也适用于字符串

["ABCDEF"[x] for x in [2,0,1]]
['C', 'A', 'B']

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其他答案都不适用于切片。IMHO这是最通用的解决方案（使用

numpy

）：

允许您同时在数组的所有维度中选择任意索引

e、 g:

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a，b=L[2]，L[5]

？@roippi-这确实让它看起来很简单，但我想将其直接应用于返回列表的函数的输出，而无需调用函数两次或将其重新分配给变量，然后再抓取。我倾向于说，您对列表的理解是最好的。或者，如果您不需要实际的列表，请使用生成器表达式，如Shashank Gupta的回答中所述（尽管如果您只需要一次，您可以将genexp内联，而不是生成一个函数来返回它）。您是否认为将函数定义为

select（lst，index）

并将其称为

select（L，[2,5]）

会更好吗？@只有一半是的，也有可能，我会记下来。@Shashank快速提问。“*index”参数只是“*args”对吗？但是有不同的名字吗？@HalcyonAbrahamRamirez是的，没错。：）但是，这是一个非常古老的答案，我建议使用

操作符.itemgetter

，除非需要生成器的惰性求值功能。@justhalf:嗯，

itemgetter

与Shashank的答案非常相似，只是已经包含在Python标准库中。这是一个很好的解决方案，但我认为额外的投票是因为它来得稍微早一点。。。我最终选择了一个不需要导入的函数，尽管它主要是将OP封装在函数定义中。@beroe:即使你接受了另一个答案，它仍然会获得更多的新投票，所以早些时候与此无关。我相信我的答案获得更多选票的原因是，有经验的Python程序员通常更喜欢使用

itemgetter

，而不是定义一个新函数。一个导入比一个函数定义更短、更简单。我喜欢它作为一种解决方案。（我也投了赞成票；^）对于Python3，第一行将更改为

>>L=list（范围（0，101，10））

以执行“相同”操作。是的，太糟糕了，Python没有更好的数组类型数据基本支持，而不需要

numpy

，我认为它不是被接受的答案的原因是（a）它有更多的膨胀，（b）它不太一般化。（a） ：

numpy

是一个巨大的库，这个答案把整个东西都拉了进来。（可能是numpy导入数组中的

）（b）：
numpy
是专门用于数学运算的，因此对于那些关注后端web开发的人来说不太熟悉
itemgetter
更接近于“裸”Python，可以接触到更广泛的受众。
来自numpy import array
我相信仍然会加载整个numpy包。但你是对的，如果这个列表不用于数学运算，这可能会有点过头。
["ABCDEF"[x] for x in [2,0,1]]
['C', 'A', 'B']

>>> a = np.arange(10).reshape(2, 5) # create an array
>>> a
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> ixgrid = np.ix_([0, 1], [2, 4]) # create the slice-like grid
>>> ixgrid
(array([[0],
       [1]]), array([[2, 4]]))
>>> a[ixgrid]                       # use the grid to slice a
array([[2, 4],
       [7, 9]])