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 numpy

def 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 Arr

arr = 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]