阵列与numpy的

范围我有以下的数组：阵列与numpy的

>>> x = numpy.array([2,4,2,3,1]) 
>>> x 
array([2, 4, 2, 3, 1])

我想这些值的范围的阵列。我可以这样创建：

>>> numpy.hstack((numpy.arange(v) for v in x)) 
array([0, 1, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 0])

鉴于x，有没有产生这种与numpy的，而无需使用for循环更快的方法？

来源

2011-03-13 jterrace

看起来你找到了你的解决方案......这将是有趣的知道你为什么需要这一点，为什么在这个特定的格式。 – Benjamin 2011-03-14 15:09:35

我正在加速pycollada库（https://github.com/pycollada/pycollada）。 collada格式中的几何类型之一称为polylist，它将每个多边形的顶点数存储在数组中，如上面的''x''。我需要将输出范围设置为在单个阵列中快速对多边形进行三角化。 – jterrace 2011-03-14 18:58:50

你可以看到它是如何在我在这个提交中创建的triangleset（）函数中工作的：https://github.com/pycollada/pycollada/commit/71682c5506aa098c1105db850029d98e217f724b#L0R219 – jterrace 2011-03-14 19:00:37

我想通了：

>>> x 
array([2, 4, 2, 3, 1]) 
>>> ends = numpy.cumsum(x) 
>>> ranges = numpy.arange(ends[-1]) 
>>> ranges = ranges - numpy.repeat(ends-x, x) 
>>> ranges 
array([0, 1, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 0]) 
>>>

来源

2011-03-13 01:30:44 jterrace

这是真正快？我也有类似的需求，

concatenate([range(l, r) for l, r in array((left, right)).T])

是快两倍

range(end[-1]) + repeat(left + end, right-left)

（其中end = cumsum(right - left)跟你的一样）。

（在我的很短的经验，重复是很慢的 - 至少在Python 3.6）

来源

2018-01-11 18:16:32 Yann

阵列与numpy的

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