Filtrar una lista basada en una lista de booleanos

Tengo una lista de valores que necesito filtrar dados los valores en una lista de booleanos:

list_a = [1, 2, 4, 6]
filter = [True, False, True, False]

Genero una nueva lista filtrada con la siguiente línea:

filtered_list = [i for indx,i in enumerate(list_a) if filter[indx] == True]

lo que resulta en:

print filtered_list
[1,4]

La línea funciona pero parece (para mí) un poco exagerada y me preguntaba si había una manera más simple de lograr lo mismo.

Consejos

Resumen de dos buenos consejos dados en las respuestas a continuación:

1- No nombre una lista filtercomo lo hice porque es una función incorporada.

2- No compares cosas con las Trueque hice, if filter[idx]==True..ya que es innecesario. Solo usar if filter[idx]es suficiente.

Estas buscando itertools.compress:

>>> from itertools import compress
>>> list_a = [1, 2, 4, 6]
>>> fil = [True, False, True, False]
>>> list(compress(list_a, fil))
[1, 4]

Comparaciones de tiempos (py3.x):

>>> list_a = [1, 2, 4, 6]
>>> fil = [True, False, True, False]
>>> %timeit list(compress(list_a, fil))
100000 loops, best of 3: 2.58 us per loop
>>> %timeit [i for (i, v) in zip(list_a, fil) if v]  #winner
100000 loops, best of 3: 1.98 us per loop

>>> list_a = [1, 2, 4, 6]*100
>>> fil = [True, False, True, False]*100
>>> %timeit list(compress(list_a, fil))              #winner
10000 loops, best of 3: 24.3 us per loop
>>> %timeit [i for (i, v) in zip(list_a, fil) if v]
10000 loops, best of 3: 82 us per loop

>>> list_a = [1, 2, 4, 6]*10000
>>> fil = [True, False, True, False]*10000
>>> %timeit list(compress(list_a, fil))              #winner
1000 loops, best of 3: 1.66 ms per loop
>>> %timeit [i for (i, v) in zip(list_a, fil) if v] 
100 loops, best of 3: 7.65 ms per loop

_{No lo use filtercomo nombre de variable, es una función incorporada.}

Al igual que:

filtered_list = [i for (i, v) in zip(list_a, filter) if v]

Usar zipes la forma pitónica de iterar sobre múltiples secuencias en paralelo, sin necesidad de indexación. Esto supone que ambas secuencias tienen la misma longitud (zip se detiene después de que se agota el más corto). Utilizandoitertools para un caso tan simple es un poco exagerado ...

Una cosa que haces en tu ejemplo que realmente debes dejar de hacer es comparar las cosas con True, esto generalmente no es necesario. En lugar de if filter[idx]==True: ..., simplemente puedes escribir if filter[idx]: ....

Con numpy:

In [128]: list_a = np.array([1, 2, 4, 6])
In [129]: filter = np.array([True, False, True, False])
In [130]: list_a[filter]

Out[130]: array([1, 4])

o vea la respuesta de Alex Szatmary si list_a puede ser una matriz numpy pero no filtrar

Numpy generalmente también te da un gran impulso de velocidad

In [133]: list_a = [1, 2, 4, 6]*10000
In [134]: fil = [True, False, True, False]*10000
In [135]: list_a_np = np.array(list_a)
In [136]: fil_np = np.array(fil)

In [139]: %timeit list(itertools.compress(list_a, fil))
1000 loops, best of 3: 625 us per loop

In [140]: %timeit list_a_np[fil_np]
10000 loops, best of 3: 173 us per loop

Para hacer esto usando numpy, es decir, si tiene una matriz a, en lugar de list_a:

a = np.array([1, 2, 4, 6])
my_filter = np.array([True, False, True, False], dtype=bool)
a[my_filter]
> array([1, 4])

filtered_list = [list_a[i] for i in range(len(list_a)) if filter[i]]

Con python 3 puede usar list_a[filter]para obtener Truevalores. Para obtener Falsevalores uselist_a[~filter]