Preciso escolher alguns elementos da lista fornecida, conhecendo seu índice. Digamos que eu gostaria de criar uma nova lista, que contenha elemento com o índice 1, 2, 5, da lista fornecida [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]. O que eu fiz é:

a = [-2,1,5,3,8,5,6]
b = [1,2,5]
c = [ a[i] for i in b]

Existe alguma maneira melhor de fazer isso? algo como c = a [b]?

Você pode usar operator.itemgetter:

from operator import itemgetter 
a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
print(itemgetter(*b)(a))
# Result:
(1, 5, 5)

Ou você pode usar numpy :

import numpy as np
a = np.array([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
print(list(a[b]))
# Result:
[1, 5, 5]

Mas, na verdade, sua solução atual está correta. É provavelmente o mais legal de todos eles.

Alternativas:

>>> map(a.__getitem__, b)
[1, 5, 5]

>>> import operator
>>> operator.itemgetter(*b)(a)
(1, 5, 5)

Outra solução poderia ser via pandas Series:

import pandas as pd

a = pd.Series([-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6])
b = [1, 2, 5]
c = a[b]

Em seguida, você pode converter c em uma lista, se desejar:

c = list(c)

Teste básico e não muito extenso, comparando o tempo de execução das cinco respostas fornecidas:

def numpyIndexValues(a, b):
    na = np.array(a)
    nb = np.array(b)
    out = list(na[nb])
    return out

def mapIndexValues(a, b):
    out = map(a.__getitem__, b)
    return list(out)

def getIndexValues(a, b):
    out = operator.itemgetter(*b)(a)
    return out

def pythonLoopOverlap(a, b):
    c = [ a[i] for i in b]
    return c

multipleListItemValues = lambda searchList, ind: [searchList[i] for i in ind]

usando a seguinte entrada:

a = range(0, 10000000)
b = range(500, 500000)

loop python simples foi o mais rápido com a operação lambda por um segundo próximo, mapIndexValues ​​e getIndexValues ​​eram consistentemente bastante semelhantes ao método numpy significativamente mais lento após a conversão de listas em matrizes numpy.Se os dados já estiverem em matrizes numpy, o método numpyIndexValues ​​com a conversão numpy.array removida é mais rápido.

numpyIndexValues -> time:1.38940598 (when converted the lists to numpy arrays)
numpyIndexValues -> time:0.0193445 (using numpy array instead of python list as input, and conversion code removed)
mapIndexValues -> time:0.06477512099999999
getIndexValues -> time:0.06391049500000001
multipleListItemValues -> time:0.043773591
pythonLoopOverlap -> time:0.043021754999999995

Tenho certeza de que isso já foi considerado: se a quantidade de índices em b for pequena e constante, basta escrever o resultado da seguinte forma:

c = [a[b[0]]] + [a[b[1]]] + [a[b[2]]]

Ou ainda mais simples se os próprios índices forem constantes ...

c = [a[1]] + [a[2]] + [a[5]]

Ou se houver um intervalo consecutivo de índices ...

c = a[1:3] + [a[5]]

Aqui está uma maneira mais simples:

a = [-2,1,5,3,8,5,6]
b = [1,2,5]
c = [e for i, e in enumerate(a) if i in b]

Minha resposta não usa coleções numpy ou python.

Uma maneira trivial de encontrar elementos seria a seguinte:

a = [-2, 1, 5, 3, 8, 5, 6]
b = [1, 2, 5]
c = [i for i in a if i in b]

Desvantagem: esse método pode não funcionar para listas maiores. O uso de numpy é recomendado para listas maiores.

Índices estáticos e pequena lista?

Não esqueça que se a lista for pequena e os índices não mudarem, como no seu exemplo, às vezes o melhor é usar a descompactação de sequência :

_,a1,a2,_,_,a3,_ = a

O desempenho é muito melhor e você também pode salvar uma linha de código:

 %timeit _,a1,b1,_,_,c1,_ = a
10000000 loops, best of 3: 154 ns per loop 
%timeit itemgetter(*b)(a)
1000000 loops, best of 3: 753 ns per loop
 %timeit [ a[i] for i in b]
1000000 loops, best of 3: 777 ns per loop
 %timeit map(a.__getitem__, b)
1000000 loops, best of 3: 1.42 µs per loop

Tipo de maneira pitônica:

c = [x for x in a if a.index(x) in b]