Python 此特定列表的Numpy版本

所以几天前，我在这篇文章中需要一个特别的列表理解：

我得到了一个满意的答案。现在快进一步，我需要以某种方式提高性能，因为我正在使用的是循环，在每次迭代中，这些端点数组的长度至少为几千

所以我的问题是，在numpy包中是否有任何函数可以更快地完成任务？我调查过numpy的linspace、repeat、arange等等，没有发现任何突破。如果有什么方法可以更快地完成任务，你们能给我指路吗

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提前感谢各位。

如果您仍然对它感兴趣，您可以取消一个

for

循环，并使用

numpy.arange（）

与列表理解和

numpy.hstack（）

结合使用，以获得所需内容。话虽如此，我们仍然需要至少一个

循环来完成这项工作（因为
范围
和
区域
都不接受端点序列）

然而，我不知道这对你的具体案例会有多大的影响
 请提供一个独立的问题，包括独立的示例代码和您已经尝试过的示例。好的，稍后我将以更好的演示再次提问。谢谢你的反馈。你可以直接问你的问题，这比以后再问要好。感谢你的帮助，我会调查它有多大改进。@mathguy当然，请让我知道，这样我可以改进我的答案，如果可能：）奇怪，在我的电脑中，旧的解决方案比新的快。旧的循环需要13.4毫秒，新的循环需要50.4毫秒。我正在使用的t1和t2有10000个条目，而不是3个条目
t1 = [0,13,22]
t2 = [4,14,25]
np.hstack([np.arange(r[0], r[1]+1)  for r in zip(t1, t2)])

# outputs
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 13, 14, 22, 23, 24, 25])