我想查找列表中第 n 次出现的项目的索引。例如，
x=[False,True,True,False,True,False,True,False,False,False,True,False,True]
第 n 个真的索引是多少？如果我想要第五次出现(如果索引为零，则为第四次)，答案是 10。
我想出了:
indargs = [ i for i,a in enumerate(x) if a ]
indargs[n]
请注意，x.index 返回第一次出现或在某个时间点后第一次出现，因此据我所知不是解决方案。
对于与上述类似的情况，numpy 中也有一个解决方案，例如使用 cumsum 和 where，但我想知道是否有无 numpy 的方法来解决问题。
我很担心性能问题，因为我在为 Project Euler 实现埃拉托色尼筛法时第一次遇到这种情况。问题，但这是我在其他情况下遇到的更普遍的问题。
编辑:我得到了很多很好的答案，所以我决定做一些性能测试。下面是列表的 timeit 执行时间(以秒为单位)，其中 len nelements 搜索第 4000'th/1000'th True。列表是随机的真/假。源代码链接如下；有点乱。我使用了海报名称的简短/修改版本来描述除了 listcomp 之外的功能，这是上面的简单列表理解。
True Test (100'th True in a list containing True/False)
nelements eyquem_occur eyquem_occurrence graddy taymon listcomp hettinger26 hettinger
3000: 0.007824 0.031117 0.002144 0.007694 0.026908 0.003563 0.003563
10000: 0.018424 0.103049 0.002233 0.018063 0.088245 0.003610 0.003769
50000: 0.078383 0.515265 0.002140 0.078074 0.442630 0.003719 0.003608
100000: 0.152804 1.054196 0.002129 0.152691 0.903827 0.003741 0.003769
200000: 0.303084 2.123534 0.002212 0.301918 1.837870 0.003522 0.003601
True Test (1000'th True in a list containing True/False)
nelements eyquem_occur eyquem_occurrence graddy taymon listcomp hettinger26 hettinger
3000: 0.038461 0.031358 0.024167 0.039277 0.026640 0.035283 0.034482
10000: 0.049063 0.103241 0.024120 0.049383 0.088688 0.035515 0.034700
50000: 0.108860 0.516037 0.023956 0.109546 0.442078 0.035269 0.035373
100000: 0.183568 1.049817 0.024228 0.184406 0.906709 0.035135 0.036027
200000: 0.333501 2.141629 0.024239 0.333908 1.826397 0.034879 0.036551
True Test (20000'th True in a list containing True/False)
nelements eyquem_occur eyquem_occurrence graddy taymon listcomp hettinger26 hettinger
3000: 0.004520 0.004439 0.036853 0.004458 0.026900 0.053460 0.053734
10000: 0.014925 0.014715 0.126084 0.014864 0.088470 0.177792 0.177716
50000: 0.766154 0.515107 0.499068 0.781289 0.443654 0.707134 0.711072
100000: 0.837363 1.051426 0.501842 0.862350 0.903189 0.707552 0.706808
200000: 0.991740 2.124445 0.498408 1.008187 1.839797 0.715844 0.709063
Number Test (750'th 0 in a list containing 0-9)
nelements eyquem_occur eyquem_occurrence graddy taymon listcomp hettinger26 hettinger
3000: 0.026996 0.026887 0.015494 0.030343 0.022417 0.026557 0.026236
10000: 0.037887 0.089267 0.015839 0.040519 0.074941 0.026525 0.027057
50000: 0.097777 0.445236 0.015396 0.101242 0.371496 0.025945 0.026156
100000: 0.173794 0.905993 0.015409 0.176317 0.762155 0.026215 0.026871
200000: 0.324930 1.847375 0.015506 0.327957 1.536012 0.027390 0.026657
Hettinger 的 itertools 解决方案几乎总是最好的。 taymon 和 graddy 的解决方案在大多数情况下是次佳的，尽管当您想要 n 高的第 n 个实例或出现少于 n 次的列表时，列表理解方法对于短数组可能更好。如果出现的次数可能少于 n 次，则初始 count 检查会节省时间。此外，在搜索数字而不是 True/False 时，graddy's 效率更高......不清楚为什么会这样。 eyquem 的解决方案基本上等同于其他的解决方案，但开销或多或少； eyquem_occur 与 taymon 的解大致相同，而 eyquem_occurrence 与 listcomp 类似。
最佳答案
@Taymon 使用 list.index 给出的答案很棒。
FWIW，这是使用 itertools module 的函数式方法.它适用于任何可迭代的输入，而不仅仅是列表:
>>> from itertools import compress, count, imap, islice
>>> from functools import partial
>>> from operator import eq
>>> def nth_item(n, item, iterable):
indicies = compress(count(), imap(partial(eq, item), iterable))
return next(islice(indicies, n, None), -1)
这个例子很好，因为它展示了如何有效地结合 Python 的功能工具集。请注意，一旦设置了管道，就不会绕着 Python 的 eval 循环走动——一切都以 C 速度完成，内存占用很小，具有惰性求值，没有变量分配，并且具有可单独测试的组件。 IOW，这是函数式程序员梦寐以求的一切:-)
示例运行:
>>> x = [False,True,True,False,True,False,True,False,False,False,True,False,True]
>>> nth_item(50, True, x)
-1
>>> nth_item(0, True, x)
1
>>> nth_item(1, True, x)
2
>>> nth_item(2, True, x)
4
>>> nth_item(3, True, x)
6
关于python - 查找列表中第 n 个项目的索引，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8337069/