Удалить элемент из списка, если он удовлетворяет условие, определенное из отдельного списка - Python

Question

У меня есть два списка одинаковой длины:

Offset = [-0.0002, -0.0004, -0.0004, -0.006, -0.0006, -0.0006, -0.0066, -0.0007, -0.0007, -0.0008] 

Ratio = [0.0641, 0.152, 0.254, 0.246, 0.3197, 0.3249, 2.8795, 0.4286, 0.5191, 0.5712] 

Что я хотел бы сделать, это создать список, элементы которого происходит от смещения при условии, что соответствующий элемент в коэффициенте составляет менее 2.5. Итак, для двух списков выше, 6-й элемент в Ratio больше 2.5, и я хочу, чтобы затем удалить 6-й элемент в Offset и вернуть все остальные элементы.

Я пытался сделать список понимание, моя попытка:

Data = [x for n in Ratio[n] for x in Offset if Ratio[n] < 2.5] 

Однако это производит объект «numpy.float64» ошибка не итератора», который от чтения this question я могу понять, почему я получить ошибку, но я не уверен, как сделать работу по составлению списка.

Этот цикл, кажется, находится на правильных дорожках, но a) я бы предпочел понимание списка и b) Я не думаю, что вы можете удалять элементы в списке, итерации по нему.

for n in range(len(Ratio)): 

    if Ratio[n] < 2.5: 
    #Keep the element Offset[n] 
    else: 
    #Delete the element Offset[n] 

Answer 1

Это даст список, который вы ищете. Ключ должен использовать zip (или izip, если вы предпочитаете), когда у вас есть списки с соответствующими элементами.

[offset for offset, ratio in zip(Offset, Ratio) if ratio < 2.5] 

Answer 2

Это звучит из сообщения об ошибке

'numpy.float64' object is not iterable' 

что Ratio является NumPy массив. Если оба Offset и Ratio являются Numpy массивы, то вы можете сформировать массив вы хотите с

Offset[Ratio < 2.5] 

Например:

In [1]: import numpy as np 

In [2]: Ratio = np.array([0.0641, 0.152, 0.254, 0.246, 0.3197, 0.3249, 2.8795, 0.4286, 0.5191, 0.5712]) 

In [3]: Offset = np.array([-0.0002, -0.0004, -0.0004, -0.006, -0.0006, -0.0006, -0.0066, -0.0007, -0.0007, -0.0008]) 

In [7]: Offset[Ratio < 2.5] 
Out[7]: 
array([-0.0002, -0.0004, -0.0004, -0.006 , -0.0006, -0.0006, -0.0007, 
     -0.0007, -0.0008]) 

Answer 3

Ваш первоначальный список понимание может быть сделано для работы с использованием enumerate.

Data = [x for (i, x) in enumerate(Offset) if Ratio[i] < 2.5] 

Который оказывается быстрее, чем zip, но медленнее, чем izip в Python 2.7:

from time import time 
from itertools import izip 

Offset = [-0.0002, -0.0004, -0.0004, -0.006, -0.0006, -0.0006, -0.0066, -0.0007, -0.0007, -0.0008] 
Ratio = [0.0641, 0.152, 0.254, 0.246, 0.3197, 0.3249, 2.8795, 0.4286, 0.5191, 0.5712] 

def _enumerate(): 
    return [x for (i, x) in enumerate(Offset) if Ratio[i] < 2.5] 

def _zip(): 
    return [offset for offset, ratio in zip(Offset, Ratio) if ratio < 2.5] 

def _izip(): 
    return [offset for offset, ratio in izip(Offset, Ratio) if ratio < 2.5] 

assert _enumerate() == _zip() == _izip() 

for f in (_enumerate, _zip, _izip): 
    start = time() 
    for i in range(10000): 
     f() 
    print '%s: %s' % (time() - start, f.func_name) 

Выход:

0.0142180919647: _enumerate 
0.0157129764557: _zip 
0.0130951404572: _izip