在布尔列表中获取True值的索引

Question

我有一段我的代码,我应该创建一个交换机.我想返回所有开关的列表.这里"开"将等于True和"关"相等False.所以现在我只想返回所有True值及其位置的列表.这就是我所有但它只返回第一次出现的位置True(这只是我代码的一部分):

self.states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]

def which_switch(self):
    x = [self.states.index(i) for i in self.states if i == True]

这只返回"4"

Answer 1

使用enumerate,list.index返回找到的第一个匹配的索引.

>>> t = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> [i for i, x in enumerate(t) if x]
[4, 5, 7]

对于大型列表,最好使用itertools.compress:

>>> from itertools import compress
>>> list(compress(xrange(len(t)), t))
[4, 5, 7]
>>> t = t*1000
>>> %timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
100 loops, best of 3: 2.55 ms per loop
>>> %timeit list(compress(xrange(len(t)), t))
1000 loops, best of 3: 696 µs per loop

Answer 2

如果您有可用的numpy:

>>> import numpy as np
>>> states = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]
>>> np.where(states)[0]
array([4, 5, 7])

Answer 3

一种更有效的方法是使用np.where。请参阅下面的详细比较，在那里可以看到np.where性能优于itertools.compress也list comprehension。

下面，我将接受的答案（@Ashwini Chaudhary）提出的解决方案与using进行了比较numpy.where。还要注意，在Python 3中，不推荐使用xrange（），即从python 3.x中删除了xrange（）。

>>> from itertools import compress
>>> import numpy as np
>>> t = [False, False, False, False, True, True, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False]`
>>> t = 1000*t

• 方法1：使用 list comprehension

>>> %timeit [i for i, x in enumerate(t) if x]
457 µs ± 1.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

• 方法2：使用 itertools.compress

>>> %timeit list(compress(range(len(t)), t))
210 µs ± 704 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

• 方法3（最快的方法）：使用 numpy.where

>>> %timeit np.where(t)
179 µs ± 593 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)