如何在 numpy 中执行此操作（平铺操作的链接）？

Question

我正在尝试快速生成 numpy 数组，可能不通过 python。

我想构建一个将其作为输入的一维索引 numpy 数组：

[2,3]和这个[2,4]并且会返回这个

 [0,1,0,1,0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2]

说明：

我从 0 迭代到 2（所以 [0,1] 数组）并重复它 2 次： [0,1,0,1]

然后我从 0 迭代到 3（所以 [0,1,2] 数组）并重复它 4 次：[0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2] 然后我把所有东西都展平了。

有没有办法在 numpy 中完全做到这一点？现在，我正在使用 np.tile() 分别在 numpy 中构建每个表，然后将所有内容展平，但我觉得有一种更有效的方法可以只转换为 C 函数调用而不转换为 python

Answer 1

这是一个矢量化的解决方案：def cycles(spec):    steps = np.repeat(*spec)    ps = steps.cumsum()    psj = np.zeros(ps[-1], int)    psj[ps[:-1]] = steps[:-1]    return np.arange(ps[-1]) - psj.cumsum()演示：>>> cycles(((2,3),(2,4)))array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])

Answer 2

我不完全确定这是否是您想要的；这里调用 func() 中的每个元组首先包含范围，然后是重复。import numpydef func(tups):    Arr = numpy.empty(numpy.sum([ele[0] * ele[1] for ele in tups]), dtype=int)    i = 0    for ele in tups:        Arr[i:i + ele[0] * ele[1]] = numpy.tile(numpy.arange(ele[0]), ele[1])        i += ele[0] * ele[1]    return Arrarr = func([(2, 3), (3, 4)])print(arr)# [0 1 0 1 0 1 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2]