• list_a.index('xx') ——在列表list_a中找到 第一个匹配的值 ’xx’;
  • [i for i,x in enumerate(list_a) if x=='xx'] ——在列表list_a中找到 所有匹配的值 ’xx’;

备注: enumerate() 是将list(当然,也包含其它类型)中的元素元组化,然后我们利用循环方法获取相应的匹配的结果。所以方案二对于重复的数值能够一个不漏的get出来。

label_list = ['id15', 'id26', 'id15', 'id26', 'id26']
[i for i,x in enumerate(label_list) if x=='id15']  # 使用enumerate可以获得list中指定元素x的所有位置索引
[0, 2]
label_list.index('id15')  # 使用index仅能获得指定元素的第一个位置索引

参考链接:Python 获取list中指定元素的索引

list_a.index('xx')——在列表list_a中找到第一个匹配的值’xx’;[i for i,x in enumerate(list_a) if x=='xx']——在列表list_a中找到所有匹配的值’xx’;enumerate()是将list(当然,也包含其它类型)中的元素元组化,然后我们利用循环方法获取相应的匹配的结果。所以方案二对于重复的数值能够一个不漏的get出来。label_list = ['id15', 'id26', 'id15', 'id26', 'id26'][i. bb.index(max(bb)) 以上这篇python 寻找list最大元素对应的索引方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python numpy和list查询其某个数的个数及定位方法详解Python如何获取列表(List
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addAll() 方法将给定集合的所有元素添加到 arraylist 。 addAll() 方法的语法为: arraylist.addAll(int index, Collection c) 注:arraylist 是 ArrayList 类的一个对象。 参数说明: index(可选参数)- 表示集合元素插入处的索引 c - 要插入的集合元素 如果 index 没有传入实际参数,元素将追加至数组的最末尾。 如果成功插入元素,返回 true。 如果给定的集合为 null,则超出 NullPoin
主要用到enumerate()函数。此函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当 基本用法enumerate(sequence, [start=0]) # sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。 # start -- 下标起始位置。 data = ['a', 'b', 'c', 'd'] print(list(enumerate(data))) # 默认下标从 0 开始 print(l.
在平时数据分析过程,经常遇到需要在数据获取特定的元素的信息. 方法一: 利用数组自身的特性 a.index(target), 其a是你的目标list,target是你需要的下标对应的 a = [2, 0, 6, 4, 0, 8] print(a.index(0)) output: 从上面的例子, 我们可以发现a.index(0)只输出了第一个0所在的索引, 如果a有多个0则无法完整地输出所有0元素对应的索引。 所以,我们看看我们的第二种方案: 方法二: 利用enumerate函数
```python my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear'] index = my_list.index('orange') print(index) # 输出:2 如果列表不存在指定元素,则会抛出`ValueError`异常。如果你想要查找多个相同元素索引,则可以使用列表解析式,如下所示: ```python my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear', 'orange'] indices = [i for i, x in enumerate(my_list) if x == 'orange'] print(indices) # 输出:[2, 4] 这里使用`enumerate`函数来获取每个元素索引,然后使用列表解析式来查找所有等于指定元素索引python 数据、曲线平滑处理——方法总结(Savitzky-Golay 滤波器、make_interp_spline插值法和convolve滑动平均滤波) qq_36674060: numpy.linalg.LinAlgError: SVD did not converge in Linear Least Squares