Python 重复索引给定次数

基本上，我有：

• 给出索引“I”的数组，例如（1，2）
• 以及相同长度的列表，给出相应的重复次数“N”，例如[1,3]

我想创建一个数组，包含我重复N次的索引，也就是这里的（1，2，2，2），其中1重复一次，2重复3次

我提出的最佳解决方案使用了np.repeat和np.concatenate函数：

import numpy as np

list_index = np.arange(2)
list_no_repetition = [1, 3]

result = np.concatenate([np.repeat(index, no_repetition)
                         for index, no_repetition in zip(list_index, list_no_repetition)])
print(result)

我想知道是否有“更漂亮的”/“更有效的解决方案”

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谢谢您的帮助。

不确定是否有更漂亮的，但您可以通过列表理解完全解决它：

[x for i,l in zip(list_index, list_no_repetition) for x in [i]*l]

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不确定是否更漂亮，但您可以通过列表理解完全解决它：

[x for i,l in zip(list_index, list_no_repetition) for x in [i]*l]

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您好，这是我建议的备选方案：

import numpy as np

list_index = np.arange(2)
list_no_repetition = [1, 3]

result = np.array([])
for i in range(len(list_index)):
  tempA=np.empty(list_no_repetition[i])
  tempA.fill(list_index[i])
  result = np.concatenate([result, tempA])

result

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您好，这是我建议的备选方案：

import numpy as np

list_index = np.arange(2)
list_no_repetition = [1, 3]

result = np.array([])
for i in range(len(list_index)):
  tempA=np.empty(list_no_repetition[i])
  tempA.fill(list_index[i])
  result = np.concatenate([result, tempA])

result

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您还可以使用一个字典，其中key作为索引，value作为重复次数。我认为安德烈亚斯对这份清单的理解是正确的

import numpy as np

repeatdict = {
    1:1,
    2:3,
    3:6
}

result = [x for key, value in repeatdict.items() for x in [key]*value]

print(result)

# 820 µs ± 11.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit by_range(li_2, lnr_2)

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您还可以使用一个字典，其中key作为索引，value作为重复次数。我认为安德烈亚斯对这份清单的理解是正确的

import numpy as np

repeatdict = {
    1:1,
    2:3,
    3:6
}

result = [x for key, value in repeatdict.items() for x in [key]*value]

print(result)

# 820 µs ± 11.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit by_range(li_2, lnr_2)

如果“效率”是指速度，则可以使用

timeit

。下面是一些任意、较大数据的结果

首先，定义函数和数据：

#生成一些数据（列出值/索引和重复次数）
N=1000
li_2=np.arange（N）
lnr_2=np.random.randint（低=0，高=10，大小=N）
#三个函数产生相同的结果
def按范围（项目、报告）：
x=np.full（总和，np.nan）
i=0
对于val，zip中的代表（项目、代表）：
x[i:i+reps]=val
i=i+reps
返回x
由公司提供的def（项目、代表）：
返回np.数组（[val代表val，zip中的代表（项目，代表）代表范围（代表）]）
按类别定义（列表索引，列表不重复）：
返回np.concatenate（[np.repeat（索引，无重复）
对于索引，zip中无重复（列表索引，列表无重复）]）

大致相同的速度：首先分配一个数组，然后填充它，而不是为了理解而做一行双精度运算

import numpy as np

repeatdict = {
    1:1,
    2:3,
    3:6
}

result = [x for key, value in repeatdict.items() for x in [key]*value]

print(result)

# 820 µs ± 11.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit by_range(li_2, lnr_2)

最初的连接方法稍微慢一点：

# 2.19 ms ± 98.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
%timeit by_cat(li_2, lnr_2)

请注意，结果将因运行位置/方式以及处理的特定数据而异。

如果“效率”指的是速度，则可以使用

timeit

。下面是一些任意、较大数据的结果

首先，定义函数和数据：

#生成一些数据（列出值/索引和重复次数）
N=1000
li_2=np.arange（N）
lnr_2=np.random.randint（低=0，高=10，大小=N）
#三个函数产生相同的结果
def按范围（项目、报告）：
x=np.full（总和，np.nan）
i=0
对于val，zip中的代表（项目、代表）：
x[i:i+reps]=val
i=i+reps
返回x
由公司提供的def（项目、代表）：
返回np.数组（[val代表val，zip中的代表（项目，代表）代表范围（代表）]）
按类别定义（列表索引，列表不重复）：
返回np.concatenate（[np.repeat（索引，无重复）
对于索引，zip中无重复（列表索引，列表无重复）]）

大致相同的速度：首先分配一个数组，然后填充它，而不是为了理解而做一行双精度运算

import numpy as np

repeatdict = {
    1:1,
    2:3,
    3:6
}

result = [x for key, value in repeatdict.items() for x in [key]*value]

print(result)

# 820 µs ± 11.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit by_range(li_2, lnr_2)

最初的连接方法稍微慢一点：

# 2.19 ms ± 98.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
%timeit by_cat(li_2, lnr_2)

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请注意，结果将根据您运行此操作的位置/方式以及您正在处理的特定数据而有所不同。

Does/questions/38663470/根据模式numpy help重复数字？@neozen欢迎使用Stackoverflow。如果下面给出的任何答案帮助您解决了问题，那么您可以接受最适合您问题的答案。请检查Does/questions/38663470/根据模式重复数字numpy help？@neozen欢迎使用Stackoverflow。如果下面给出的任何答案帮助您解决了问题，那么您可以接受最适合您问题的答案。请检查，谢谢您的回答！我在找一些东西，谢谢你的回答！我在找一些