确定列表中大于阈值的项目的最有效方法是什么？答案

【问题标题】：What is the most efficient way to the determine items of a list which are greater than a threshold?确定列表中大于阈值的项目的最有效方法是什么？
【发布时间】：2019-03-17 00:55:39
【问题描述】：

基本上，我想知道什么是最有效的方法来查找值大于 n 的 python 列表中的元素。

我相信，最简单但效率不高的方法如下，

for i in range(len(theList)):
    if theList[i] > n:
        subList.append(theList[i])

此外，我们有如下单行for，

(subList for subList in theList if sublist > n)

（以上语法如有错误请指正）

最后，我们可以使用filter() 函数了，至少对我来说用起来并不愉快。

以上方法都是我所知道的方法。如果您知道任何更好的方法，请告诉我。否则，请从效率和运行时的角度解释哪个是最好的。

【问题讨论】：

为什么filter 不适合你？
如果你只是想返回一个只有值大于n的元素的列表，那么你的理解是一个很好的方法。如果你的意思是返回一个列表而不是一个生成器，你可以将它修改为[elem for elem in elems if elem > n]
@benvc 我在询问运行时间的比较。提到的问题只是指出方法。

标签： python list runtime list-comprehension

【解决方案1】：

对此没有总是正确的答案，并且有一些关于处理列表时不同方法的速度的SO帖子，请参阅例如here、here 或 here。

最快的方法可能很大程度上取决于您的列表。这就是说，让我们看看建议的方法有多快。

对于像这样的简单比较，您可以使用timeit：

1.案例：for循环

for_case = """newList=[]
for x in theList:
    if x > n:
            newList.append(x)"""

2。案例：列表理解

list_comp = '[x for x in theList if x > n]'

3.案例：过滤器（有点不像）

filtering = 'list(filter(lambda x: x > n, theList))'

一些准备工作：

import timeit
si = 'theList=range(2000);n=1000;'  # using list(range(2000)) has no effect on the ranking

让我们看看：

timeit.timeit(si+list_comp, number=10000)
Out[21]: 1.3985847820003983
timeit.timeit(si+filtering, number=10000)
Out[22]: 3.315784254024038
timeit.timeit(si+for_case, number=10000)
Out[23]: 2.0093530920275953

因此，至少在我的机器上，列表理解将其删除，然后是 for-循环，至少在这种情况下，不受欢迎的 filter 确实是最慢的。

【讨论】：

谢谢。我相信这是最终的答案:) 现在唯一需要解决的问题是是否还有其他方法可以做到这一点？
@HosseinRahimi 欢迎您。 SO上有一些关于速度的问题，例如here、here 或 here。如果您对此主题感兴趣，所有这些都是很好的阅读！
这个答案与已经发布的答案有何不同？是否需要 for 循环？还是过滤器？
@HosseinRahimi 当然还有其他方法，但是当谈到最快的方法时，我认为这 3 种方法差不多。

【解决方案2】：

列表理解版本：

sublist = [ i for i in the_list if i > n ]

生成器表达式：（如果列表很大）

sublist = ( i for i in the_list if i > n )

【讨论】：