Python中基于另一列表定位列表元素的索引问题

问题分析 #

你需要获取J2中每个元素在J1中的对应索引，当前代码逻辑错误导致输出不符合预期，以下是修正方案：

当前代码的错误原因 #

[i for i in J2 and J1]中的J2 and J1是布尔逻辑运算：非空列表在布尔判断中为True，所以J2 and J1最终返回J1，列表推导式实际是遍历J1的内层列表，因此输出与J1一致，完全偏离需求。

解决方案 #

方案1：纯Python实现（无需numpy） #

直接提取嵌套列表中的一维数据，遍历J2元素并获取其在J1中的索引：

J1 = [[1, 2, 4, 6, 7, 9, 10]]
J2 = [[2, 6, 7, 9, 10]]

# 取出内层的一维列表
j1_inner = J1[0]
j2_inner = J2[0]

# 生成目标索引列表
indices = [[j1_inner.index(num) for num in j2_inner]]
print(indices)

输出：

[[1, 3, 4, 5, 6]]

方案2：numpy实现（适合大规模数据） #

利用numpy的数组操作，更高效地处理索引查找：

方法A：使用np.where

import numpy as np

J1 = np.array([[1, 2, 4, 6, 7, 9, 10]])
J2 = np.array([[2, 6, 7, 9, 10]])

# 遍历J2内层元素，找到每个元素在J1中的索引
indices = [np.where(J1 == num)[1][0] for num in J2[0]]
# 整理为二维列表格式
indices = [indices]
print(indices)

方法B：使用np.searchsorted（J1有序时更高效）

由于你的J1是升序排列的，可使用searchsorted快速定位：

import numpy as np

J1 = np.array([[1, 2, 4, 6, 7, 9, 10]])
J2 = np.array([[2, 6, 7, 9, 10]])

# 直接获取J2元素在J1中的索引
indices = [np.searchsorted(J1[0], J2[0])]
print(indices)

两种numpy方法的输出均符合期望。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者isaacmodi123