在Python中创建具有不同增量的数组

在Python中，我知道如何创建一个数组，从某个值a开始，将其上的每个组件递增一些m，直到它达到某个值b：

array=numpy.arange（a，b，m）

但是，如果我想改变呢？具体来说，我想要数组 1,2，…9,10,20，…90100200，…9001000

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所以每10个分量增加10倍的增量。实现这一目标最简单的方法是什么？如果有必要，我可以使用循环并“手动”执行此操作，但有更好的方法吗？

阅读起来不容易，也不美观，但这里有一个简单的说明：

reduce(lambda x, y: x+y, [range(10**n, 10*10**n, 10**n) for n in range(4)])

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阅读起来并不容易，也不美观，但这里有一句话：

reduce(lambda x, y: x+y, [range(10**n, 10*10**n, 10**n) for n in range(4)])

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我会使用一个无限生成器：

def rudyard_steps(value=1, increment=1):
    while True:
        yield value
        value += increment
        if value % (10*increment) == 0:
            increment *= 10

现在要得到前500个左右

from itertools import islice
print(list(islice(rudyard_steps(), 500)))

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我会使用一个无限生成器：

def rudyard_steps(value=1, increment=1):
    while True:
        yield value
        value += increment
        if value % (10*increment) == 0:
            increment *= 10

现在要得到前500个左右

from itertools import islice
print(list(islice(rudyard_steps(), 500)))

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您可以利用numpy的优势，在几行代码中实现这一点。你可以创建一个1-9的数组，然后用一个10次幂的数组乘以它。然后将最后一个数组展平，以获得所需的列表

>>> a = np.arange(1,10)
>>> b = 10**np.arange(4)
>>> (b[:, np.newaxis] * a).flatten()

array([   1,    2,    3,    4,    5,    6,    7,    8,    9,   10,   20,
     30,   40,   50,   60,   70,   80,   90,  100,  200,  300,  400,
    500,  600,  700,  800,  900, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000,
   7000, 8000, 9000])

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您可以利用numpy的优势，在几行代码中实现这一点。你可以创建一个1-9的数组，然后用一个10次幂的数组乘以它。然后将最后一个数组展平，以获得所需的列表

>>> a = np.arange(1,10)
>>> b = 10**np.arange(4)
>>> (b[:, np.newaxis] * a).flatten()

array([   1,    2,    3,    4,    5,    6,    7,    8,    9,   10,   20,
     30,   40,   50,   60,   70,   80,   90,  100,  200,  300,  400,
    500,  600,  700,  800,  900, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000,
   7000, 8000, 9000])

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由于您不知道“更好的方法”，而且“手动”代码非常简短和清晰，“手动”有什么问题？对于一般情况，请使用链接的dup。对于这种特殊情况：

（10**np.arange（4）[：，None]*np.arange（1,10））.ravel（）

。无法回答，因为问题已结束：这里有一个想法：

导入numpy作为np；来自itertools进口链；ar=np.fromiter（链（*（范围（10**n，10*10**n，10**n）表示范围（4）中的n）），dtype='int'）

。这将只在内存中创建numpy数组，而不创建其他列表。由于您不知道“更好的方法”，而且“手动”代码非常简短明了，“手动”有什么问题？对于一般情况，请使用链接的dup。对于这种特殊情况：

（10**np.arange（4）[：，None]*np.arange（1,10））.ravel（）

。无法回答，因为问题已结束：这里有一个想法：

导入numpy作为np；来自itertools进口链；ar=np.fromiter（链（*（范围（10**n，10*10**n，10**n）表示范围（4）中的n）），dtype='int'）

。这将只在内存中创建您的numpy数组，而不创建其他列表。使用

10**np.arange（4）

创建

b

可能。感谢您的建议，我将更新我的答案。使用

10**np.arange（4）

创建

b

可能。感谢您的建议，我将更新我的答案。