之前写过一篇 python 列表寻找满足某个条件的开始索引和结束索引(python find the starting and ending indices of values that satisfy a certain condition in a list) 的文章，因在实际项目中，这个算法的执行速度慢，于是我想使用 python 执行效果高的 numpy 来实现相同的功能，于是就研究了一会，出了一版本效果和上面链接相同的，但是速度快了许多的算法，分享给大家。
1 def first_and_last_index_fast(li, lower_limit, upper_limit):
2 result = []
3 if type(li) != np.ndarray:
4 li = np.array(li)
5 # 找到满足条件的索引
6 index1 = np.where(np.logical_and(li >= lower_limit, li<=upper_limit))[0]
7 if index1.__len__() != 0:
8 # 找到index1差值等于1的索引
9 index2 = np.where(np.diff(index1) != 1)[0]
10 if index2.__len__() != 0:
11 result.append((index1[0], index1[index2[0]]))
12 temp = [(index1[index2[i]+1], index1[index2[i+1]]) for i in range(index2.__len__()-1)]
13 result.extend(temp)
14 result.append((index1[index2[-1]+1], index1[-1]))
15 else:
16 result.append((index1[0], index1[-1]))
17 return result
结果如下：
In [54]: a = [-1, 0, 34, 23, 5, 2, 8, 2, 0, 1, 4, -4, 6]
In [55]: first_and_last_index_fast(a, 0, 3)
Out[55]: [(1, 1), (5, 5), (7, 9)]
大家掌握了以上代码的用法，就可以把改算法推广到求等于某个值的区间，或者绝对值等于某个值的区间~