Comment obtenir une liste excluant les éléments dont l'index est i ...?

Je suis curieux de savoir le moyen le plus rapide d'obtenir une liste sans * modifications * de la liste ʻitems* sans ʻitems [i], ou une manière raisonnablement rapide et intelligente d'écrire (en excluant parfois le i-ème en mathématiques). , Parce que je veux quelque chose comme ça).

Je l'ai mesuré avec % timeit de Jupyter.

Lorsque vous n'utilisez pas numpy

items = list(range(1000000))
i = 17 #adapté

Combiner les tranches

%timeit items[:i] + items[i+1:]
11.2 ms ± 349 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Notation inclusive (en utilisant ʻenumerate`)

%timeit [item for k, item in enumerate(items) if k != i]
65.1 ms ± 212 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Notation d'inclusion

%timeit [items[k] for k in range(len(items)) if k != i]
75.5 ms ± 800 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Il semble que le tranchage soit extrêmement plus rapide. Au fait, j'ai été un peu surpris que l'utilisation du deuxième «énumérer» soit plus rapide que le troisième exemple.

Lors de l'utilisation de numpy

@ antimon2's Maru Park, mais il existe les méthodes suivantes.

import numpy as np
items = np.arange(1000000)
i = 17

np.hstack

%timeit np.hstack([items[:i], items[i+1:]])
584 µs ± 6.32 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

np.delete

%timeit np.delete(items, i)
585 µs ± 3.73 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Index booléen

%timeit items[np.arange(items.size) != i]
1.9 ms ± 5.82 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Notation d'inclusion

%timeit np.array([items[k] for k in range(len(items)) if k != i])
182 ms ± 3.85 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Encore une fois, les tranches se combinent très rapidement. Compte tenu de la lisibilité, est-ce que «np.delete» est le meilleur parce que la vitesse ne change pas tellement?

Si vous en avez d'autres, faites-le moi savoir.

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