如何在Python列表中查找元素的所有索引

如果我有清单

a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]

我想分别找到0和1的索引，在这种情况下

index_0 = [1,2,4,8,10,11]
index_1 = [0,3,5,6,7,9]

有没有一种有效的方法可以做到这一点

index_0 = [i for i, v in enumerate(a) if v == 0]
index_1 = [i for i, v in enumerate(a) if v == 1]

或与numpy一起：

import numpy as np
a = np.array(a)
index_0 = np.where(a == 0)[0]
index_1 = np.where(a == 1)[0]

或与numpy一起：

import numpy as np
a = np.array(a)
index_0 = np.where(a == 0)[0]
index_1 = np.where(a == 1)[0]

或与numpy一起：

import numpy as np
a = np.array(a)
index_0 = np.where(a == 0)[0]
index_1 = np.where(a == 1)[0]

或与numpy一起：

import numpy as np
a = np.array(a)
index_0 = np.where(a == 0)[0]
index_1 = np.where(a == 1)[0]

---

另一种方法是：

import os

a = [1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
index_0 = []
index_1 = []
aux = 0

for i in a:
    if i == 0:
        index_0.append(aux)
        aux += 1
    else:
        index_1.append(aux)
        aux += 1

print index_0
print index_1

---

另一种方法是：

import os

a = [1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
index_0 = []
index_1 = []
aux = 0

for i in a:
    if i == 0:
        index_0.append(aux)
        aux += 1
    else:
        index_1.append(aux)
        aux += 1

print index_0
print index_1

---

另一种方法是：

import os

a = [1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
index_0 = []
index_1 = []
aux = 0

for i in a:
    if i == 0:
        index_0.append(aux)
        aux += 1
    else:
        index_1.append(aux)
        aux += 1

print index_0
print index_1

---

另一种方法是：

import os

a = [1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
index_0 = []
index_1 = []
aux = 0

for i in a:
    if i == 0:
        index_0.append(aux)
        aux += 1
    else:
        index_1.append(aux)
        aux += 1

print index_0
print index_1

---

使用

itertools.compress

：

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_1 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),a)]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]
>>> index_0 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),map(lambda x:not x,a))]
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]

您可以实现使用一个for循环：以获得更好和更高的效率

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_0 = []
>>> index_1 = []
>>> for i,x in enumerate(a):
...     if x: index_1.append(i)
...     else: index_0.append(i)
... 
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]

---

使用

itertools.compress

：

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_1 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),a)]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]
>>> index_0 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),map(lambda x:not x,a))]
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]

您可以实现使用一个for循环：以获得更好和更高的效率

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_0 = []
>>> index_1 = []
>>> for i,x in enumerate(a):
...     if x: index_1.append(i)
...     else: index_0.append(i)
... 
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]

---

使用

itertools.compress

：

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_1 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),a)]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]
>>> index_0 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),map(lambda x:not x,a))]
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]

您可以实现使用一个for循环：以获得更好和更高的效率

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_0 = []
>>> index_1 = []
>>> for i,x in enumerate(a):
...     if x: index_1.append(i)
...     else: index_0.append(i)
... 
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]

---

使用

itertools.compress

：

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_1 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),a)]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]
>>> index_0 = [x for x in itertools.compress(range(len(a)),map(lambda x:not x,a))]
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]

您可以实现使用一个for循环：以获得更好和更高的效率

>>> a=[1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0]
>>> index_0 = []
>>> index_1 = []
>>> for i,x in enumerate(a):
...     if x: index_1.append(i)
...     else: index_0.append(i)
... 
>>> index_0
[1, 2, 4, 8, 10, 11]
>>> index_1
[0, 3, 5, 6, 7, 9]

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完美答案。我只是照样打：非常感谢。还有一个快速的问题，如果a的长度很大，哪一个更有效？@user3029108 numpy将随着数组大小的增加而更有效。完美的答案。我只是照样打：非常感谢。还有一个快速的问题，如果a的长度很大，哪一个更有效？@user3029108 numpy将随着数组大小的增加而更有效。完美的答案。我只是照样打：非常感谢。还有一个快速的问题，如果a的长度很大，哪一个更有效？@user3029108 numpy将随着数组大小的增加而更有效。完美的答案。我只是照样打：非常感谢。还有一个快速的问题，如果a的长度较大，哪一个更有效？@user3029108 numpy将随着数组大小的增长而更有效。可能的重复可能的重复可能的重复可能的重复