我想做的是获取一个输入整数数组，并将其数据扩展为索引(例如，[2, 1] -> [2, 2, 1])。如果术语不正确，我深表歉意——我不确定描述这一点的最佳方式，因此，这可能是重复的。
这是我当前使用的方法的示例:
>>> def expand(a):
... b = np.empty(a.sum(), dtype=np.int32)
... idx = 0
... for i in a:
... for j in range(i):
... b[idx] = i
... idx += 1
... return b
...
>>> a = np.array([3, 2, 1, 4])
>>> expand(a)
array([3, 3, 3, 2, 2, 1, 4, 4, 4, 4], dtype=int32)
此方法在嵌套的 for 循环中调用，我想从中挤出额外的性能。以下是当前的计时调用:
>>> a = np.random.randint(0, 1000, 1000)
>>> %timeit expand(a)
10 loops, best of 3: 86.9 ms per loop
是否可以使用不同的方法来降低该方法的费用？
最佳答案
np.repeat 应该可以完成您想要的大部分操作:
a.repeat(a)
我计时 5 毫秒，而你的 88。
你的第一个例子是
arange(2).repeat([2,1])
关于python - numpy 中的数组扩展，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25374038/