Python: найдите индекс минимального элемента в списке поплавков

Как я могу найти индекс минимального элемента в списке плавающих Python? Если бы они были целыми числами, я бы просто сделал:

minIndex = myList.index(min(myList))

Однако, со списком поплавков, я получаю следующую ошибку, я предполагаю, потому что сравнение равенства поплавка довольно неплохо.

ValueError: 0.13417985135 is not in list

Теперь я знаю, что могу просто прокрутить список и сравнить каждый элемент, чтобы увидеть, (мин + 0,0000000000001) и > (мин - 0,0000000000001), но это бесполезно. Есть ли более элегантный (желательно встроенный) способ найти индекс наименьшего элемента в списке поплавков?

Ответ 1

Вы эффективно просматриваете список один раз, чтобы найти значение min, а затем снова сканируете его, чтобы найти индекс, вы можете сделать это за один раз:

from operator import itemgetter
min(enumerate(a), key=itemgetter(1))[0]

Ответ 2

Я бы использовал:

val, idx = min((val, idx) for (idx, val) in enumerate(my_list))

Тогда val будет минимальным значением, а idx будет его индексом.

Ответ 3

Использование метода argmin для массивов numpy.

import numpy as np
np.argmin(myList)

Однако, это не самый быстрый метод: он в 3 раза медленнее, чем ответ OP на моем компьютере. Это может быть самым кратким, хотя.

Ответ 4

Я думаю, что стоит потратить несколько минут на некоторые перспективы.

Все тайминги, выполненные в OS-X 10.5.8 с помощью python2.7

Ответ Джона Клемента:

python -m timeit -s 'my_list = range(1000)[::-1]; from operator import itemgetter' 'min(enumerate(my_list),key=itemgetter(1))'
1000 loops, best of 3: 239 usec per loop

Дэвид Волевер отвечает:

python -m timeit -s 'my_list = range(1000)[::-1]' 'min((val, idx) for (idx, val) in enumerate(my_list))
1000 loops, best of 3: 345 usec per loop

Ответ OP:

python -m timeit -s 'my_list = range(1000)[::-1]' 'my_list.index(min(my_list))'
10000 loops, best of 3: 96.8 usec per loop

Обратите внимание, что я целенаправленно помещаю наименьший элемент в список, чтобы сделать .index настолько медленным, насколько это возможно. Было бы интересно посмотреть, на какой N итерации один раз ответы станут конкурентными с повторным итерационным ответом, который мы имеем здесь.

Конечно, скорость - это не все, и большую часть времени это даже не стоит беспокоиться... выберите тот, который проще всего читать, если это не является узким местом в вашем коде (а затем профиль на ваших типичных реальных данных - желательно на ваших целевых машинах).