第一个大于x的Python列表索引是什么？

Question

如何用最符合Python风格的方式找到列表中第一个大于x的索引？

例如，对于以下列表：

list = [0.5, 0.3, 0.9, 0.8]

该函数

f(list, 0.7)

将返回

2.

- c00kiemonster

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不要将“list”用作变量名... - mshsayem

这个问题不够明确。答案是2，是因为0.9 > 0.7还是因为0.8 > 0.7？换句话说，你是按顺序搜索还是按递增的值搜索？ - Sergey Orshanskiy

可能是重复的问题：什么是从可迭代中获取满足条件的第一个项的最佳方法？ - Cristian Ciupitu

我投票关闭此问题作为一个重复的问题而不是做相反的操作，因为较新的问题更通用。 - Cristian Ciupitu

好的，所以这个函数获取列表中下一个更大的值，但它不会获取下一个最大的值？那应该是0.8，也就是索引3，如何实现呢？ - Rudy Van Drie

Answer 1

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

- Ignacio Vazquez-Abrams

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虽然我希望避免使用“魔法数字”，但以下代码可以找到第一个大于0.7的元素索引：next(idx for idx, value in enumerate(L) if value > 0.7)。 - mthurlin

对于简明性和 next()，加一；但为了可读性也许可以改成这样：next(i for i,v in enumerate(L) if v > 0.7)。 - Will Hardy

虽然外观不错，但在没有结果的情况下会引发令人困惑的 StopIteration。 - Virgil Dupras

@Wim: 但是你又退回到评估整个序列了。使用 itertools.chain() 替代添加列表的方法。 - Ignacio Vazquez-Abrams

@Wim 这里不需要使用 chain()。next() 函数接受第二个参数：next((i for i, x in enumerate(L) if x > value), -1)。 - jfs

Answer 2

如果列表已排序，则对于大型列表，bisect.bisect_left(alist, value) 比 next(i for i, x in enumerate(alist) if x >= value) 更快。

- jfs

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不错的回答——对于我来说，使用一个小的4元素排序列表确实快了5到6倍，但是（不确定是否出错），当我使用timeit在一个长的10000元素的numpy数组上计时时，发现它比上面列表理解的答案慢大约两倍，这让我感到惊讶。 - ClimateUnboxed

@AdrianTompkins：你的基准测试有问题。bisect_left是O(log n)，而listcomp是O(n)，也就是说，n越大，bisect_left()的优势就越大。我尝试使用bisect_left()在range(10**6)中查找500_000的索引-> 3.75微秒，而使用带有next()的genexpr -> 51.0毫秒[比预期慢了10_000倍]。 - jfs

通常情况下，对于SO来说，很难理解为什么这不被标记为解决方案。当然，早些时候已经有了一个答案，但是@c00kiemonster，如果你还活着并且在使用Python，请醒醒看看！12年后，这仍然比上面那个更好。 - Ricardo

如果我的列表的类型是“类”，该如何继续进行？ - ignacio

Answer 3

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

- ghostdog74

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如果'x'大于列表中的任何其他值，则它将失败。 - mshsayem

@mshsayem：对于这种情况，问题定义不清楚。失败可能是正确的做法。 - S.Lott

@S.Loot：好观点。如果不在列表中，则失败会导致将其分配给变量时出现可理解的错误：IndexError: list index out of range。使用 index = next[ n for n,i in enumerate(alist) if i>0.7 ] 错误会显示：NameError: name 'index' is not defined。next 稍微快一些：60,000 个数字的时间差为 12.7 ns 对比 11.9 ns。 - Leo

Answer 4

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

- flybywire

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虽然技术上是正确的，但不要使用过滤器，而应该使用列表推导式，这样可读性和性能都更好。 - mthurlin

filter(lambda x: x[1] > .7, enumerate(seq))[0][0] - 简单的线性搜索 - lowtech

@truppo在Python 3中，filter返回一个生成器，所以它应该不比列表推导式差？ 另外，我发现这种方法比枚举解决方案更易读。 - BubuIIC

这个程序的一个不好的地方是，如果序列中没有大于0.7的项，就会进入异常处理。 - Brian C.

解决方案在技术上是不正确的。问题的作者询问如何在列表中找到元素的索引，但是这个解决方案返回了一个记录。更重要的是，在Python 3.8中，它比bisect_left()（最快的）和enumerate()慢。 - Sergey Nevmerzhitsky

Answer 5

这个答案通过使用enumerate在列表上进行简单搜索，以跟踪列表中的位置，并在找到第一个大于阈值的值时退出循环。如果没有满足条件的条目，则会引发错误。

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

- Virgil Dupras

Answer 6

1) NUMPY ARGWHERE, 通用列表

如果您愿意使用numpy（在此处导入为np），则以下内容适用于通用列表（排序或未排序）：

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

或者如果您需要将答案作为整数索引：

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

2) NUMPY SEARCHSORTED，排序的列表（在搜索列表中非常高效）

然而，如果您的搜索列表[l1，l2，...]已排序，则使用函数np.searchsorted更加简洁和美观：

np.searchsorted(searchlist,x)

使用这个函数的好处是，除了在搜索列表[l1,l2,...]中搜索单个值x之外，您还可以在搜索列表中搜索值列表[x1,x2,x3...xn]（即x也可以是一个列表），在这种情况下与列表推导相比非常高效。

- Adrian Tompkins

Answer 7

另一个例子：

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

- flybywire

Answer 8

我知道已经有很多答案了，但是有时我觉得"pythonic"这个词被翻译成“一行代码”的意思。我认为更好的定义应该更接近于this answer:

"利用Python语言的特性编写清晰、简洁且易于维护的代码。"

虽然上述答案中有些简洁，但我并不认为它们很清晰，对于新手程序员来说需要一段时间才能理解，因此对于由许多技能水平组成的团队来说并不是非常易于维护。

l = [0.5, 0.3, 0.9, 0.8]

def f(l, x):
    for i in l:
        if i >x: break
    return l.index(i)


f(l,.7)

或者

l = [0.5, 0.3, 0.9, 0.8]

def f(l, x):
    for i in l:
        if i >x: return l.index(i)



f(l,.7)

我认为以上内容对于新手来说很容易理解，同时又足够简洁以被任何有经验的Python程序员接受。

我认为写愚蠢的代码是一种积极的做法。

- Jeff Tilton

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我同意你对清晰代码的评论，但如果在大型代码中需要多次使用，使用循环会使其变得非常缓慢。 - ClimateUnboxed

Answer 9

>>> f=lambda seq, m: [ii for ii in xrange(0, len(seq)) if seq[ii] > m][0]
>>> f([.5, .3, .9, .8], 0.7)
2

- flybywire

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看起来很不错。但理论上它将遍历整个列表，然后返回第一个结果（大于x），对吗？有没有办法使其在找到第一个结果后立即停止？ - c00kiemonster

遍历整个列表有什么问题吗？如果第一个大于0.7的值接近列表末尾，则没有区别。 - ghostdog74

没错。但在这个特定的情况下，我打算使用该函数的列表非常长，因此我希望它在找到匹配项后立即停止遍历... - c00kiemonster

无论列表是否长，如果第一个值是列表中倒数第二个项目，则仍需遍历整个列表才能到达该位置！ - ghostdog74

是的，但这并不是希望所有情况都成为最坏情况的原因。 - UncleBens

Answer 10

当我的列表非常长时，我遇到了类似的问题。理解或基于筛选器的解决方案会遍历整个列表。相反，itertools.takewhile 在条件第一次为false的时候就会打断循环:

from itertools import takewhile

def f(l, b): return len([x for x in takewhile(lambda x: x[1] <= b, enumerate(l))])

l = [0.5, 0.3, 0.9, 0.8]
f(l, 0.7)

- lowtech

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为什么你不直接写 def f(l, b): return len(list(takewhile(lambda x: x[1] <= b, enumerate(l)))) 呢？ - Avo Asatryan