第一个Python列表索引大于x？

Question

在列表中找到大于x的第一个索引的最Pythonic方法是什么？

例如,用

list = [0.5, 0.3, 0.9, 0.8]

功能

f(list, 0.7)

会回来的

2.

Answer 1

next(x[0] for x in enumerate(L) if x[1] > 0.7)

简化为+1和`next()`,但这可能是为了便于阅读:`next(i代表i,v代表枚举(L),如果v> 0.7) (30认同)
+1:虽然我更愿意避免使用幻数:next(idx表示idx,如果值> 0.7,则枚举值(L)) (27认同)
虽然看起来不错,但没有结果的情况会引起令人困惑的StopIteration. (7认同)
@Wim:但是你回归到评估整个序列.使用`itertools.chain()`而不是像这样添加列表. (3认同)
@c00kiemonster 不，next() 只是获取迭代器的第一项。但是迭代器被过滤了，所以第一项是正确的项。 (2认同)
@flybywire:`next()`是2.6+.在早期版本中调用genex的`next()`方法. (2认同)
@Wim您在这里不需要chain（）。next（）接受第二个参数：`next（（i为i，如果x> value，则为enumerate（L）中的x），-1）` (2认同)

Answer 2

如果列表是排序的,那么bisect_left(alist, value)对于大型列表来说比这更快next(i for i, x in enumerate(alist) if x >= value).

@AdrianTompkins：你的基准有问题。bisect_left 的复杂度为 O(log n)，而 listcomp 的复杂度为 O(n)，即 n 越大，bisect_left() 一侧的优势越大。我尝试使用 `bisect_left()` -> 3.75 微秒并使用带有 `next()`-> 51.0 毫秒 [`10_000` 次的geneexpr 在 `range(10**6)` 中查找 `500_000` 的索引] 正如预期的那样慢。 (2认同)

Answer 3

filter(lambda x: x>.7, seq)[0]

Answer 4

>>> alist= [0.5, 0.3, 0.9, 0.8]
>>> [ n for n,i in enumerate(alist) if i>0.7 ][0]
2

Answer 5

for index, elem in enumerate(elements):
    if elem > reference:
        return index
raise ValueError("Nothing Found")

Answer 6

另一个：

map(lambda x: x>.7, seq).index(True)

Answer 7

1) NUMPY ARGWHERE，一般列表

如果您乐于使用 numpy（在此处作为np导入），那么以下内容将适用于一般列表（已排序或未排序）：

np.argwhere(np.array(searchlist)>x)[0]

或者如果您需要作为整数索引的答案：

np.argwhere(np.array(searchlist)>x)[0][0]

2) NUMPY SEARCHSORTED，排序列表（在列表中搜索列表非常有效）

但是，如果您的搜索列表已排序，则使用函数np.searchsorted 会更简洁、更好：

np.searchsorted(searchlist,x)

使用此函数的好处在于，除了搜索单个值 x 外，您还可以搜索列表 x，即您还可以返回搜索值列表的索引列表 [x1,x2,x3.. xn] ，（在这种情况下，它相对于列表理解非常有效）。